Panel veri ekonometrisi, belirli bir istatistiksel veri analizi yöntemidir. Aynı konu için verinin çok şeyi ölçtüğü çok boyutlu verileri içerir. Bu, doğal olarak analistlerin çapraz referans verilerini de içeren daha fazla bilgi ve kalıp bulmalarını sağlar. Panel veri ekonometrisinin dezavantajı analiz etmenin çok daha karmaşık olabileceğidir.
Ekonometri, ekonomi ve istatistik arasında bir yerde yatan bir faaliyettir. Geleneksel ekonominin çoğu, piyasa davranışı gibi etkinlikleri açıklamak ve tahmin etmek için teoriler geliştirmeyi içerir. Ekonometri, sonuçlarla başlamak ve olası nedenleri ve bağlantıları bulmak için geriye doğru çalışmaya çalışmakla ilgilidir.
Panel verileri bazen uzunlamasına veri olarak da bilinir - aynı konular için birden çok faktörü kapsayan herhangi bir veri kümesidir. Örneğin, bir sınıftaki her çocuğun yüksekliğinin bir listesi sıradan veriler olacaktır. Hem çocuğun boyunu hem de çocuğun ağırlığını veren bir sınıftaki her çocuğun listesi çok basit bir panel veri biçimi olacaktır. Bazı panel veri biçimleri çok daha karmaşıktır: örneğin, bir ulusal nüfus sayımı her bir evle ilgili düzinelerce veri öğesi içerebilir.
En basitinde, panel veri ekonometrisi ilişkiler kurmak için kullanılabilir. Örneğin, bir veri kümesi, eski öğrencilerin ve maaşlarının okulu bıraktıktan on yıl sonra üniversiteye kabul test puanlarını gösterebilir. Bu, yüksek bir puana sahip olmak ve yüksek bir maaş almak arasında güçlü bir ilişki olduğunu gösterebilir. Bu, ikisinin birbiriyle bağlantılı olduğunu kanıtlamaz: yaygın olarak kullanılan bir ifade, "korelasyonun nedenselliğe eşit olmadığı" dır.
Daha karmaşık panel veri ekonometrisi birden fazla faktörle çalışabilir. Örneğin, test puanları ve maaş verileri, öğrencinin okulundaki ortalama test puanının ayrıntılarını da içerebilir. Çapraz referans alarak, analistler maaşları bir öğrencinin sınıf arkadaşlarıyla karşılaştırıldığında, öğrencinin gerçek skorundan daha iyi performans göstermesine bağlı olduğunu bulabilirler. Bu, akranlardan daha iyi performans gösteren öğrencilerin daha rekabetçi veya güdümlü olduğu ve bunun işyerinde öne geçmek ve terfi kazanmak anlamına geldiği teorisine yol açabilir.
Birden fazla değişken kullanmak, potansiyel bağlantıları tanımlamayı kolaylaştırabilir. Ayrıca, belirli bir bağlantının tamamen tesadüfen oluşma ihtimalini azaltabilir veya bu olduğunda durumu daha net hale getirebilir. Asıl sorun, her bir ek değişkenin araştırılmakta olan toplam potansiyel bağlantı sayısında çarpıcı bir artışa neden olmasıdır. Bu sadece gereken analiz çalışmasını arttırmakla kalmaz, aynı zamanda hata yapma şansını da arttırır.
