Me gusta que utilices una estructura de modelo de datos de panel, pero yo no la utilizaría para modelar el cambio de un ratio... ¡nunca! En primer lugar, los ratios son métricas relativas que desdibujan la información útil en relación con las diferencias de magnitudes absolutas entre las unidades de análisis (las secciones transversales). Además, los ratios en sí mismos pueden crear valores atípicos explosivos en ambos extremos de la escala cuando las entradas en el cálculo difieren drásticamente en magnitud. Esta simple observación hace que un cambiar métrica prácticamente carece de sentido, ya que es una medida relativa derivada de una medida relativa. Unas buenas referencias que discuten estas cuestiones son las de Aitchison Análisis estadístico de los datos de composición o, más recientemente, el de Pawlovsky-Glahn, et al, Modelización y análisis de los datos de composición .
Para mí, tendría más sentido modelar los activos fijos con un modelo de crecimiento jerárquico y longitudinal. Dado que el niveles diferirán entre las unidades de análisis, una transformación normalizadora como el logaritmo natural ayudará a minimizar estas diferencias entre unidades y, por tanto, a minimizar las posibilidades de obtener resultados espurios.
La literatura sobre modelos de datos de panel jerárquicos es enorme. Para sus propósitos, no debería importar si la discusión es sobre educación, marketing, economía o finanzas, ya que lo único que realmente cambia es la naturaleza del VD. Una buena introducción es el documento de Judith Singer Uso de SAS PROC MIXED para ajustar modelos multinivel, modelos jerárquicos y modelos de crecimiento individual ( http://mumford.albany.edu/downloads/MLM_workshop_2016/singer.pdf ). Olvídese de la parte "SAS", es simplemente una gran y breve introducción a los HLM. Su libro Análisis de datos longitudinales aplicados profundiza mucho más en los temas. El libro de Lee Cooper Análisis de la cuota de mercado tiene muchas sugerencias para el ajuste de tales modelos con un enfoque particular en el modelado de elasticidades así como el ajuste de diferentes patrones en las relaciones entre los IVs y DV ( http://www.anderson.ucla.edu/faculty/lee.cooper/MCI_Book/BOOKI2010.pdf ). Otra referencia valiosa es la obra de Gelman y Hill Análisis de datos mediante modelos de regresión y multinivel/jerárquicos . Por supuesto, el tratamiento teórico clásico es el de Wooldridge Análisis econométrico de datos transversales y de panel pero tiene la fuerte limitación de que no desciende a las trincheras de la práctica y las preocupaciones aplicadas. Por último, me gusta que Baltagi Análisis econométrico de datos de panel para su tratamiento de algunas de las inevitables complicaciones que pueden surgir con los modelos de datos de panel.
