Vergleich von Schätz- und Testverfahren unter alternativen Spezifikationen linearer Panelmodelle

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Empirische Analysen mit Paneldaten sind seit den 80er Jahren ein zentraler Bestandteil der wirtschafts- und sozialwissenschaftlichen Forschung. Diese Daten ermöglichen es, unbeobachtete Unterschiede zwischen Querschnittseinheiten im Modell zu kontrollieren. Die Literatur bietet zahlreiche Modellspezifikationen, die systematisch anhand der Random-Effects-Annahme dargestellt werden, wobei die zugrunde liegenden Modellannahmen im Fokus stehen. Es wird auch untersucht, wie sich Verletzungen dieser Annahmen auf die Eigenschaften der Schätzverfahren auswirken. Bei empirischen Fragestellungen, die den Einfluss zeitkonstanter, individuenspezifischer Variablen betreffen, ist es notwendig, bei Verletzung der Random-Effects-Annahme auf Instrumentvariablenmethoden oder Methoden der verallgemeinerten Momente (GMM) zurückzugreifen, um konsistente Schätzer zu erhalten. Ein großes Problem bleibt die asymptotische Rechtfertigung dieser Methoden und das begrenzte Wissen über ihre Eigenschaften in kleinen Stichproben. Um diese Aspekte zu beleuchten, wurde eine umfassende Monte-Carlo-Simulationsstudie durchgeführt, die insbesondere die Auswirkungen „schwacher“ Instrumente untersucht.