Standardisierte abhängige Variable innerhalb einer Gruppe in Paneldatenmodellen?

Ist die Standardisierung einer abhängigen Variablen innerhalb der identifizierenden Gruppe sinnvoll?

Das folgende Arbeitspapier (Verlangsamung der Entwaldung im legalen Amazonasgebiet; Preise oder Richtlinien ?, pdf ) verwendet eine standardisierte abhängige Variable, um die Auswirkungen der allgemeinen Richtlinienänderung in Brasilien auf die Entwaldung zu analysieren.

Die Standardisierung erfolgt wie folgt:

{Y.}_{ich t}^{n e w} = \frac{{Y.}_{ich t} - \bar{{Y.}_{ich}}}{s d ({Y.}_{ich t})}

$Y^{new}_{it} = \frac{Y_{it} - \overline{Y_i}}{sd(Y_{it})}$

Die Autoren argumentieren, dies diene dazu, "relative Schwankungen der Entwaldungszuwächse innerhalb der Gemeinden zu berücksichtigen". Die Autoren verwenden hierbei eine FE-Schätzung (Seite 12) für Paneldaten. Einschließlich eines Post-Policy-Dummy für jedes folgende Jahr nach dem neuen Gesetz.

Wie sind Koeffizienten zu interpretieren, wenn die abhängige Variable auf diese Weise standardisiert wurde?
Ist die Normung nicht unorthodox, da sie Beobachtungen, bei denen die Gruppe / Gemeinde im Laufe der Zeit geringere Schwankungen aufwies, höhere Werte verleiht?

regression time-series panel-data standardization fixed-effects-model Eliascis
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Antworten:

Die Antwort auf den unten stehenden Link kann hilfreich für die erste Frage sein. Standardisierte abhängige Variable und nicht standardisierte unabhängige Variable

Zur zweiten Frage: Sie möchten Gruppen, bei denen die Standardabweichung geringer ist, intuitiv ein höheres Gewicht geben, da dies bedeutet, dass die Werte für diese Gruppe nicht zu stark springen und somit repräsentativer für den wahren Wert sind.

karsha
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