KANTİTATİF DÜŞÜNCE VE EKONOMETRİ
BASİT DOĞRUSAL REGRESYON ANALİZİ
1.1 Basit Doğrusal Regresyon Modeli
27
1.2 Deterministik ve Stokastik Modeller
28
1.2.1 Deterministik (kesin) model
29
1.3 Basit Doğrusal Regresyon Modelinin Temel Varsayımları
34
1.4 Basit Doğrusal Regresyon Modelinde Parametre Tahmin Yöntemleri
35
1.4.1 Doğrusal En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi
37
1.4.2 Basit Doğrusal Regresyon Modelinin Matrislerle Çözümü
47
1.4.2.1 Matris Yöntemi ile Regresyon Katsayılarının Hesaplanması
49
1.4.3 Yöntemlerin Eşdeğerliği
51
1.4.4 Basit Doğrusal Regresyon Modelinin EKK Çözüm Sonuçlarının Yorumu
51
1.4.5 Basit Doğrusal Regresyon Modelinde Teorik Değerler ve Artık Değerlerin Hesaplanması
53
1.5 Parametre Tahmincilerinin Kovaryansı
55
1.6 Parametre Tahmincilerinin Varyansları
56
1.7 Regresyon Denkleminde Değişken Katsayılarının Varyans– Kovaryans Matrisi
61
1.8 Parametre Tahmincilerinin Aralık Tahmini
64
DETERMİNASYON (BELİRLİLİK) KATSAYISI
2.1 Determinasyon Katsayısının Tanımı (R2)
77
2.2 Determinasyon Katsayısının Hesaplanması ve Yorumlanması
78
2.3 Düzeltilmiş Determinasyon Katsayısı (Adjusted R²)
83
ANLAMLILIK SINAMASI (t–Testi)
3.1 Ekonometride İstatistiksel Anlamlılık Kavramı
91
3.2.1 Katsayıların Anlamlılığının Testi
93
3.2.2 Hipotezlerin Oluşturulması
95
3.2.3 Kritik (Tablo) Değerinin Belirlenmesi
97
3.2.4 Test İstatistiğinin Hesaplanması
99
3.2.5 t–Testinde Karar Aşaması
100
TOPLUCA ANLAMLILIK TESTİ (F testi)
4.2 Hipotezlerin Kurulması
113
4.3 F Test İstatistiğinin Hesaplanması
114
4.4 F Testinde Karar Aşaması
115
5.2 Korelasyon Katsayısı
125
5.2.1 Korelasyon Katsayısının Tahmini
127
5.2.2 Korelasyon Katsayısının (r) Bazı Özellikleri
128
TAHMİN EDİCİLERDE ARANAN ÖZELLİKLER
6.1 Tahmin Edicilerde Aranan Özelliklerin Sınıflandırılması
136
6.2 Küçük Örnek Özellikleri
137
6.2.2 Etkinlik (Efficiency)
138
6.2.3 En İyi Doğrusal Sapmasızlık
140
6.3 Büyük Örnek Özellikleri
141
6.3.1 Asimtotik Sapmasızlık
141
6.3.2 Tutarlılık (Consistency)
142
6.3.3 Asimtotik Etkinlik (Asymptotic Efficiency)
144
6.4. Tahmin Edicilerde Aranan Özelliklerin Değerlendirilmesi
144
6.4.1 En Küçük Kareler Tahmin Edicilerinin Özellikleri
145
ÇOKLU DOĞRUSAL REGRESYON MODELİNE GİRİŞ
7.1 Çoklu Doğrusal Regresyon Modeli
153
7.1.1. Anakütle Çoklu Doğrusal Regresyon Modeli
154
7.1.2. Örnek Çoklu Doğrusal Regresyon Modeli
154
7.2 Çoklu Doğrusal Regresyon Modelinin Temel Varsayımları
156
7.2.1. Çoklu Doğrusal Bağlılık Olmaması
156
7.2.2. Gözlem Sayısının Parametre Sayısından Büyük Olması (n > k)
157
7.3 Çoklu Regresyonda Parametrelerin Tahmini
157
7.3.1 En Küçük Kareler (EKK) Tahmincileri
158
7.3.2. Parametrelerin Matrislerle Tahmini
160
7.3.3. Çoklu Regresyon Modelinin Matris Gösterimi
161
7.3.4. Örnek Regresyon Modeli
162
7.3.5. EKK Tahmincisinin Matris Gösterimi
162
7.3.6. Tahmin Edilen Katsayıların Yorumu
162
7.4 Çoklu Doğrusal Regresyon Modelinde Tahmin Değerlerinin Yorumu
167
7.5 Parametre Tahmincileri Arasındaki İlişki
169
7.6 Çoklu Regresyon Modelinde Parametre Tahmincilerinin Varyanslarının Tahmini
171
7.7 Parametre Tahmincilerinin Aralık Tahmini
174
7.8 Determinasyon (Belirlilik) Katsayısı ve Düzeltilmiş Determinasyon Katsayısı
176
7.9 Çoklu Regresyonda Kısmi Regresyon Parametrelerinin Testleri
178
7.10 Çoklu ve Kısmi Korelasyon Katsayısı
185
7.10.1 Çoklu Korelasyon Katsayısı
185
7.10.2 Kısmi Korelasyon Katsayıları
186
FONKSİYONEL YAPI VE SPESİFİKASYON
8.2 Gerçekte Doğrusal Regresyon Modelleri
201
8.2.1 Tam Logaritmik Model
201
8.2.2 Yarı–Logaritmik Model
206
8.2.3 Çok Terimli Regresyon Modeli
210
8.3 Ters (Reciprocal) Regresyon Modeli
213
8.3.1 Ters Modelle Açıklanan İktisadi İlişkiler
214
8.4 Gerçekte Doğrusal Olmayan Modeller
217
8.5 MWD Testi (Model Seçim Testi)
218
8.6 Lagrange Çarpan Testi (LM Testi)
223
8.6.1 LM Testinin Uygulama Aşamaları
224
1. Temel modelin tahmin edilmesi
224
2. Yardımcı regresyon modelinin kurulması
224
3. Yardımcı regresyonun tahmin edilmesi
224
4. Test istatistiğinin hesaplanması
224
5. Kritik değerin belirlenmesi
224
9.1 Kukla (Dummy) Değişken Kavramı
233
9.2 Tek Kukla Değişkenli Basit Regresyon Modeli
235
9.3 Çift Kukla Değişkenli Regresyon Modelleri
237
9.4 Kukla Değişkenlerin Bağımsız Değişken Olarak Kullanılması ve Yorumu
239
OTOKORELASYON (ARDIŞIK BAĞIMLILIK)
10.1 Otokorelasyonun Tanımı
252
10.2 Otokorelasyonun Nedenleri
253
10.2.1 Grafik Yöntemi
256
10.2.2 Durbin Watson Testi
257
10.2.3 Durbin–h Testi
263
10.2.4 Durbin’in Alternatif Testi
267
10.3 Otokorelasyonun Düzeltilmesi
270
10.3.1 İlk Farklar Yöntemi
272
10.3.2 Genelleştirilmiş Farklar Yöntemi
273
10.3.3 Durbin’in İki Aşamalı Yöntemi
274
DEĞİŞEN VARYANS (Heteroskedastisite)
11.1 Sabit ve Değişen Varyans Kavramları
281
11.2 Değişen Varyansın Nedenleri
285
11.3 Değişen Varyansın Sonuçları
286
11.4 Değişen Varyansın Belirlenmesi
286
11.4.1 Spearman Sıra Korelasyon Testi
287
11.4.3 Ramsey’in Reset Testi
292
11.4.6 Breusch–Pagan–Godfrey Testi
303
11.4.7 Değişen Varyansın Düzeltilmesi
305
12.1 Alternatif Modellerin Karşılaştırılması
316
12.2 Nested Modellerin Seçimi
317
12.2.1 Standart Seçim Kriterleri
317
12.2.1.1 Belirlilik Katsayısı ("R2" )
317
12.2.1.2 Düzeltilmiş Belirlilik Katsayısı ("R2" )
318
12.2.1.3 Artıkların Kareleri Toplamı ve Hata Terimi varyansının Tahmini
319
12.2.2 R2’nin Maksimizasyonuna Bağlı Kriterler
319
12.2.3 Bilgi Kriterleri (AIC ve SC)
321
12.2.4 Nested Modellerin Testi
324
12.3 Nonnested Modellerin Seçimi
324
12.4 Fonksiyonel Şeklin Belirlenmesi: Box–Cox Dönüşümü
330
ARDIŞIK BAĞLANIMLI VE GECİKMESİ
13.1 Gecikmenin İktisattaki İşlevi
339
13.2 Gecikmesi Dağıtılmış Modellerin Tahmini
341
13.2.1 Gecikmesi Dağıtılmış Modellerin Modele Özgü Tahmini
342
13.2.2 Gecikmesi Dağıtılmış Modellerde Koyck Yaklaşımı
343
13.2.3. Gecikmesi Dağıtılmış Modellerde Almon Yaklaşımı
347
13.2.4 Uyarlanmış Beklentiler Modeli ile Tahmin
354
13.3 Ardışık Bağlanımlı (Otoregresif) Modellerin Tahmini
358
13.3.1 Araç Değişkenler (AD) Yöntemi İle Tahmin
359
13.4 Gecikme Uzunluklarının Belirlenmesi
360
13.5 Ardışık Bağlanımlı Modellerde Ardışık Bağımlılık Sorunu ve Durbin h Sınaması
361
13.6 İktisatta Nedensellik: Granger Testi
364
BİRDEN ÇOK DENKLEMLİ EKONOMETRİK MODELLER
14.1 Eşanlı Denklem Modelleri
375
14.2 Eşanlı Denklem Sistemlerinde Denklem Türleri
380
14.3 Eşanlılık Sapması (Simultaneity Bias)
382
14.4 Eşanlı Modellerde Belirlenme Problemi
384
14.4.1 Belirlenmenin İndirgenmiş Kalıp Denklemleri ile Araştırılması
385
14.4.2 Belirlenmenin Yapısal Kalıp Denklemleri ile Araştırılması
389
14.5 Eşanlı Denklem Modellerini Tahmin Yöntemleri
393
14.5.1 Dolaylı En Küçük Kareler Yöntemi (DEKK)
394
14.5.2 İki Aşamalı En Küçük Kareler Yöntemi
397
14.5.3 Araç Değişkenler Yöntemi
398
14.5.4 Üç Aşamalı En Küçük Kareler Yöntemi
399
EKONOMETRİK UYGULAMA VE SİMÜLASYON
15.2 Simülasyon Modelinin Temel Unsurları
408
15.3. Simülasyon Tekniği
408
15.4 Simülasyon’un Zaman Boyutu
409
15.5 Simülasyon Modellerinin Değerlendirilmesi ve Testi Edilmesi
410
15.5.1 Tek Denklemli Simülasyon Modellerinde Test
411
15.5.2 Çok Denklemli ve Eşanlı Simülasyon Modellerinin Testi
412
15.5.3. Örnek Tek Denklemli Simülasyon Modeli ve Test Sonuçlarının Değerlendirilmesi
412
15.6 Simülasyon Performansının (Başarısının) Ölçülmesi
415
15.7 Simülasyon Modelinin Duyarlılık Testi
417
İngilizce – Türkçe Terimler
439