13 Series de Tiempo y Datos de Panel
13.1 Introducción
Este bloque introduce dos extensiones fundamentales del marco de regresión lineal: las series de tiempo y los datos de panel. En ambos casos, el punto central es que las observaciones ya no pueden tratarse como realizaciones independientes e idénticamente distribuidas. En series de tiempo, el interés recae en la dependencia temporal, la persistencia, la dinámica y los problemas asociados a la no estacionariedad. En datos de panel, en cambio, combinamos variación transversal y temporal, lo que permite controlar por heterogeneidad no observada a nivel de individuo, firma, país u otra unidad de análisis.
\[ y_t = \rho y_{t-1} + u_t \qquad vs\qquad y_{it} = x_{it}'\beta + \alpha_i + u_{it} \]
Estas dos expresiones ilustran bien la lógica del capítulo: la primera resume la idea de dinámica temporal, mientras que la segunda destaca la presencia de efectos no observados específicos a cada unidad. A partir de aquí, el bloque muestra cómo adaptar las herramientas econométricas cuando la estructura de los datos incorpora dependencia en el tiempo o heterogeneidad persistente.
13.2 Secciones
Este bloque cubre los siguientes contenidos:
- Series de Tiempo (introducción): dependencia temporal, estacionariedad, procesos autorregresivos y de medias móviles, raíces unitarias, una introducción a VAR y Local Projections.
- Datos de Panel: modelo de efectos individuales, estimadores de efectos fijos y aleatorios, prueba de Hausman, primeras diferencias y una breve introducción a paneles dinámicos