この質問は非常に単純かもしれませんが、計量経済学の教え方は、時系列とパネルデータの方法に違いがある場合は非常に混乱しています。
時系列については、共分散定常、AR、MAなどのトピックを取り上げました。パネルデータについては、固定効果とランダム効果（または、より一般的には階層モデル）、差分の形式の議論しか見ていません。違いなど
これらのトピックは何らかの形で関連していますか？パネルデータには時間ディメンションもあるため、なぜAR、MAなどの議論もないのですか？
答えがパネル手法に関する私の教育が単に不十分であるという場合、FE / RE、差の違い以上のものをカバーする本を指していただけますか？
回答:
少なくとも社会科学では、多くの場合、大きなNと小さなTの漸近性を持つパネルデータがあります。つまり、多くのエンティティですが、それぞれが比較的短期間観察します。これが、パネルデータを使用した適用作業がデータの時系列コンポーネントにあまり関心を持たない理由です。
それでも、時系列要素は、パネルデータの処理において依然として重要です。たとえば、自己相関の程度によって、固定効果または最初の差がより効率的かどうかが決まります。違いの違いにおいて、自己相関を説明するための標準誤差の適切な処理は、正しい推論のために重要です（Bertrand et al。、2004を参照）。小さいN、大きいTの漸近線の推定量を使用した動的パネルも利用できます。そのようなデータはマクロ経済学でよく見られます。そこで、パネルの非定常性のような既知の時系列問題に遭遇する可能性があります。
これらのトピックの優れた取り扱いは、Wooldridge（2010）「断面およびパネルデータの計量分析」で提供されています。
パネルデータの2番目の次元は時間である必要はありません。双子や兄弟のデータや、T調査の質問に答えるN人の個人のデータがあります。Tが2番目の次元である縦断データは、ほぼ間違いなく最も一般的なタイプのパネルデータであり、事実上同義語になっています。
マイクロまたは短いパネル（大きなN、小さなT）には通常、Nを無限大に送り、Tを固定したままにする漸近線があります。マクロパネルまたは長いパネルには中程度のNと大きなTがあり、漸近性はNを固定してTを大きくする傾向があります。または、マイクロパネルでは、ユニットがランダムにサンプリングされるため、クロスユニット依存性は通常問題になりません。マクロパネルでは、実際の懸念事項（国や州間の空間依存など）になります。マクロパネルでは、ユニットルート、構造の破損、および共和分についても心配する必要があります。これらはすべて、時系列でよく知られている問題です。また、選択性の問題（摩擦、自己選択性、無応答など）について時々心配する必要があります。Tが十分に長い場合、国でさえ消えることがあります。
バルタギのパネルデータの計量経済分析、特に第8、12、13 章をご覧ください。短いパネルについても詳しく説明しています。前のエディションには、エクササイズソリューションを含む非常に優れたコンパニオンボリュームもありました。
どちらのデータも断面および時系列のコンポーネントで構成されているため、これは主に強調の問題です。
パネルデータは、Nが大きくTが小さい可能性が高くなります。
個々のコンポーネント（時間の経過に伴う店舗、時間の経過に伴う消費者）により多くの注意が払われ、それらの個々のコンポーネント（高所得の消費者、中所得から高所得に移行した消費者）がセグメント化される可能性が高くなります。
個々のコンポーネントには、生存/交換の問題があります（コンポーネントは何らかの理由で調査から除外され、交換する必要があります）。計量経済データでは、より集約されたレベルで対処する可能性が高く、これらの問題に対処することはしばしば他の誰かの問題（たとえばBLSの優秀な人々）です。
自己相関の問題が発生しますが、多くの場合、過去の歴史としてではなく、自己相関自体、例えば購買チョコレートフロストシュガー爆弾のあなたの過去の歴史としてモデル化されているhttp://www.gocomics.com/calvinandhobbes/1986/03/22が予測を知らせます将来の購入行動の。
上記のように、パネルデータは大きなNと小さなTの集合レベルではなく、個々のレベルで使用されることがよくあります。 。この新しい時間ディメンションでは、断面データと比較していくつかの新しい方法、仮定、および問題が導入されています（これらについて詳しく調べるには、Wooldridgeの本を参照してください）。
しかし、経済学では、小さなNと大きなTのある国レベルのパネルデータを使用することも非常に一般的です。これは、大きなNと小さなTパネルデータを扱うときに遭遇しないさまざまな困難をもたらします。たとえば、パネルにユニットルートを含めることができ、この特定の問題に対処するための特定のパネルユニットルートテストもあります。これらは、個々のシリーズのユニットルートテストよりもかなり高いパワーを持っていることに注意してください。これらのパネルには、あらゆる種類の非定常性を含めることもできます。さらに、小さなNと大きなTのパネルデータを扱う場合、共和分もあります。大きなTパネルと小さなNパネルのデータを扱う際のもう1つの大きな問題は、このデータは国レベルの経済変数に関するものであることが多く、この場合、独立性の仮定に違反することが多く、これをテストする必要があることです。
そのため、Nが大きくTが小さいパネルデータは断面データと比較して時系列ディメンションを導入し、断面分析に似ていますが、Tが大きくNが小さいパネルは時系列アプローチと比較して断面ディメンションを導入します。時系列分析。
大きなNと小さなTのパネルデータに関する優れた本は、Wooldridgeによる「断面およびパネルデータの計量分析」です。この本は非常に高密度であり、すべてのページに多くの情報が詰め込まれているため、計量経済学の入門書から始めて、そこにあるパネルデータのセクションを最初に読むことをお勧めします。
大きなTと小さなNのパネルに関する特定の本は知りませんが、「非定常パネル、パネルの統合、および動的パネル」と呼ばれるボリュームがあります。
上記の回答を、あなたが要求したように、パネルデータモデルの時間依存性について詳しく読むことができるリファレンスで補完したいと思います：Verbeek、Marno。現代計量経済学のガイド、ワイリー。この本には、良い入門書として役立つパネルデータモデルに関する章があります。
パネルデータの時間依存性に関する現代的な研究の例として、次のように読むことができます。
Fredrik NG Andersson：為替レートのダイナミクスの再検討：分数統合次数のパネルデータテスト。Empir Econ（2014）47：389–409。