EKONOMETRİDE BİLGİSAYAR UYGULAMLARI EVİEWS UYGULAMA SORULARI VE CEVAPLARI

Transkript

1 EKONOMETRİDE BİLGİSAYAR UYGULAMLARI EVİEWS UYGULAMA SORULARI VE CEVAPLARI Aşağıdaki verileri EVIEWS paket programına aktarınız. Veri setini tanımladıktan sonra aşağıda istenen soruları bu verileri kullanarak cevaplayınız. 1 Dönem GSMH M1 TEFE USA Dönem GSMH M1 TEFE USA 1994Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Soru 1. GSMH ve TEFE değişkenine ait olarak Ortalama, Medyan, Minimum, Maksimum, Standart Hata, Çarpıklık, Basıklık, Jarque-Bera Katsayısı değerlerini hesaplayınız. Soru 2. M1 değişkeninin çizgi (line) grafiğini oluşturunuz. Soru 3. GSMH, M1, TEFE ve USA değişkenleri arasında ilişkilerin yönü ve gücünü hesaplayınız. Soru 4. GSMH, M1, TEFE ve USA değişkenleri arasında kovaryans tablosunu oluşturunuz. 1 ( ) Hüseyin Fatih YAZ Sayfa 1

2 Soru 5. GSMH = f { M1(-2), TEFE(-1), USA ) Modelini çözünüz. Çözüm sonuçlarında iktisadi, istatistiksel ve ekonometrik yorumlarınızı yapınız. Soru 6. Tahmin ettiğiniz denklem için White Değişen varyans testi yapınız. Gerekli hipotezleri oluşturup sonuçları yorumlayınız. Soru 7. Tahmin ettiğiniz denklem için Breusch-Godfrey Serial Korelasyon LM testini hipotezlerinizi kurarak test ediniz. Soru 8. GSMH = f { M1, TEFE, USA) M1 = f { GSMH, TEFE, USA) Şeklinde tanımlanan eşanlı denklem sistemlerini uygun tahmin yöntemini kullanarak çözünüz. Çözüm sonuçlarını yorumlayınız. Soru 9. Tüm değişkenler için hangi düzeyde durağan olduklarını test ediniz? Soru 10. GSMH = f { M1, TEFE, USA ) şeklinde tanımlanan model için uygun gecikme uzunluğu nedir? Bu gecikme uzunluğunu kullanarak modellerin Eş bütünleşme ve Granger nedensellik analizlerini yapınız. Soru 11. GSMH = f { M1, TEFE, USA ) şeklinde tanımlanan model için bağımlı değişkene verilecek 1 birimlik şokun etkisini grafiksel ve Tablo olarak gösterin. Soru 12. GSMHSA = f { M1SA, TEFESA, USASA ) şeklinde tanımlanan model için varyans ayrıştırması analizi yapıp sonuçlarını yorumlayınız? NOT: Bu çalışmadaki sorular tecrübesiz öğrenciler tarafından çözülmüştür. Yol gösterici bir çalışmadır. Cevaplar ve yorumların kesin bir şekilde doğruluğu araştırmacıya bırakılmıştır. Hüseyin Fatih YAZ Sayfa 2

3 Not: Eviews dizini çalışmanın sonundadır Romen rakamlarını takip ediniz. Cevap 1. i GSMH ve TEFE değişkenine ait olarak Ortalama, Medyan, Minimum, Maksimum, Standart Hata, Çarpıklık, Basıklık, Jarque-Bera Katsayısı değerlerini hesaplayalım; Sample: 1994Q1 2003Q2 GSMH TEFE Mean Median Maximum Minimum Std. Dev Skewness Kurtosis Jarque-Bera Probability Sum 8.79E Sum Sq. Dev. 2.28E E+11 Cevap 2. ii M1 değişkeninin çizgi (line) grafiğini oluşturalım; 2.00E E E E E E M1 Hüseyin Fatih YAZ Sayfa 3

4 Cevap 3. iii GSMH, M1, TEFE ve USA değişkenleri arasında ilişkilerin yönü ve gücünü hesaplayalım; (Korelasyon katsayıları ile hesaplarız) GSMH M1 TEFE USA GSMH M TEFE USA Cevap 4. iv GSMH, M1, TEFE ve USA değişkenleri arasında kovaryans tablosunu oluşturalım; GSMH M1 TEFE USA GSMH 6.00E E E E+13 M1 1.25E E E E+12 TEFE 1.95E E E E+10 USA 1.34E E E E+11 Cevap 5. v GSMH = f { M1(-2), TEFE(-1), USA ) Modelini çözüp, çözüm sonuçlarında iktisadi, istatistiksel ve ekonometrik yorumları yapalım; Dependent Variable: GSMH Method: Least Squares Sample (adjusted): 1994Q3 2003Q2 Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob. C M1(-2) TEFE(-1) USA R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid 7.02E+14 Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) Hüseyin Fatih YAZ Sayfa 4 fgsdg

5 İktisadi olarak; İki dönem gecikmeli para arzında bir birim artış GSMH yi 5.53 düşürmektedir.(diğer değişkenler sabitken) Bir dönem gecikmeli TEFE de bir birim artış GSMH yi yükseltmektedir. (diğer değişkenler sabitken) Amerikan Dolarındaki bir birim artış GSMH yi 24.2yükseltmektedir. (diğer değişkenler sabitken) İstatistiksel ve ekonometrik olarak; GSMH; iki dönem gecikmeli para arzı, bir dönem gecikmeli TEFE ve Amerikan Doları tarafından %96 oranında açıklanmaktadır. Hipotezi altında t- istatistiğine göre (0.05 anlamlılık düzeyinde); Sabit terim : İstatistiksel olarak anlamsızdır. (p değeri 0,57 KABUL) M1(-2) : İstatistiksel olarak anlamlıdır. (p değeri 0,009 RED) TEFE(-1) : İstatistiksel olarak anlamlıdır. (p değeri 0,000 RED) USA : İstatistiksel olarak anlamlıdır. (p değeri 0,000 RED) Hipotezi altında F- istatistiğine göre (0.05 anlamlılık düzeyinde); Hesaplanan F değeri ve F istatistiğine ait p değeri 0.00 bulunmuştur. Bu sonuca göre model tümüyle anlamlıdır. Durbin-Watson (DW) test istatistiği 1.8 değeriyle 2 ye yaklaşmaktadır. Gerekli testler yapıldığında Otokorelasyon yoktur diyebiliriz. Hüseyin Fatih YAZ Sayfa 5

6 Cevap 6. vi Tahmin ettiğimiz denklem için White Değişen varyans testi yapalım; White Heteroskedasticity Test: F-statistic Probability Obs*R-squared Probability White testi için yokluk ve alternatif hipotez aşağıdaki gibidir: p değerine göre 0.05 anlamlılık düzeyinde yokluk hipotezi ( değişen varyans vardır. ) reddedilir. Modelde Cevap 7. vii Tahmin ettiğimiz denklem için Breusch-Godfrey (Serial Korelasyon LM) testini hipotezlerinizi kurarak test edelim; (Modeldeki en yüksek gecikmeyi alalım 2. Sıra ) 2 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic Probability Obs*R-squared Probability(2) Kurulacak olan hipotezde yokluk hipotezi kabul edilirse hatalarda otokorelasyon yoktur sonucuna varılır. P değerine bakıldığında 0.05 anlamlılık düzeyinde hatalarda otokorelasyon olduğu gözükmektedir. 2 DAMODAR N. GUJARATİ (1995): Temel Ekonometri Hüseyin Fatih YAZ Sayfa 6

7 Cevap 8. viii GSMH = f { M1, TEFE, USA) M1 = f { GSMH, TEFE, USA) Şeklinde tanımlanan eşanlı denklem sistemlerini 2AEKK yöntemini kullanarak çözelim; Dependent Variable: GSMH Method: Two-Stage Least Squares Date: 01/14/13 Time: 14:24 Sample: 1994Q1 2003Q2 Included observations: 38 Instrument list: M1 C GSMH TEFE USA Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob. C M TEFE USA R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Sum squared resid 8.63E+14 F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) Dependent Variable: M1 Method: Two-Stage Least Squares Date: 01/14/13 Time: 14:25 Sample: 1994Q1 2003Q2 Included observations: 38 Instrument list: GSMH C M1 TEFE USA Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob. C GSMH TEFE USA R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Sum squared resid 9.93E+12 F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) Hüseyin Fatih YAZ Sayfa 7

8 Cevap 9. Tüm değişkenler için hangi düzeyde durağan olduklarını test edelim; Seri açıldıktan sonra Views/ Unit Root Test Çeyreklik veri olduğundan dolayı maksimum gecikmeyi 8 olarak belirliyoruz. İncelemekte olduğumuz zaman serisini düzeyde (level) durağan, trend ve sabit terim içerecek şekilde test etmeye başlıyoruz. Duranlığı yakalayıncaya kadar trendsiz, none halini her defasında test ederek 2.sıra farka kadar deniyoruz. GSMH için 2.sıra fark, trend ve sabit terimde durağanlığı yakaladık. Null Hypothesis: D(GSMH,2) has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 8 (Automatic based on SIC, MAXLAG=8) t-statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level % level % level *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Eviews çıktısında da yazdığı gibi yokluk hipotezimiz ( içerdiğini söylemektedir. Buna göre; ) serinin birim kök (GSMH,2) de reddedilir. Hüseyin Fatih YAZ Sayfa 8

9 GSMH 2. Sıra fark durağandır. I(2) Aynı testi diğer seriler için de uyguladığımızda; M1 2. Sıra fark durağandır. I(2) TEFE 1. Sıra fark durağandır. I(1) USA Durağan değildir. Cevap 10. ix GSMH = f { M1, TEFE, USA ) şeklinde tanımlanan model için uygun gecikme uzunluğunu bulalım ve bu gecikme uzunluğunu kullanarak modellerin Eş bütünleşme ve Granger nedensellik analizlerini yapalım. Burada AIC SH bilgi kriterleri işimize yarayacak. AIC aşağı sapmalı, SH yukarı sapmalıdır. Quick/ Estimate VAR komutundan sonra modeldeki değişkenler dışsaldan içsele doğru yazılır. Gecikme 1 den başlayarak test edilir ve AIC SH değerleri elde edilir. Hüseyin Fatih YAZ Sayfa 9

10 AIC 106, 103, 102, 97, 95 şeklinde aşağı sapmalı olarak devam etmekte. SH 107, 105, 104, 100, 99 yukarı sapmalı olması gerekirken 1. Gecikmede sapma bozulmuştur. SH kriterine göre model için uygun gecikme uzunluğu 1 dönemdir. Eş bütünleşme analizi; Hata teriminin durağanlığına göre karar veriyoruz. Bunun için modeli EKK İLE tahmin edip hata terimine birim kök testi uyguluyoruz. Sonuç; Hata terimi U düzeyde durağan I(0) çıktı. Model eş bütünleşiktir. Co-integration testini uygulayabiliriz.( Quick/Group stat./cointegration test) None kısa dönem at most uzun dönem ilişkisi Granger analizi; Pairwise Granger Causality Tests Sample: 1994Q1 2003Q2 Lags: 1 Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability M1 does not Granger Cause GSMH e-05 GSMH does not Granger Cause M TEFE does not Granger Cause GSMH E-06 GSMH does not Granger Cause TEFE USA does not Granger Cause GSMH E-05 GSMH does not Granger Cause USA TEFE does not Granger Cause M M1 does not Granger Cause TEFE E-06 USA does not Granger Cause M M1 does not Granger Cause USA USA does not Granger Cause TEFE TEFE does not Granger Cause USA Hüseyin Fatih YAZ Sayfa 10

11 H0 RED; M1, GSMH nin nedenidir. H0 RED; TEFE, GSMH nin nedenidir. Cevap 11. GSMH = f { M1, TEFE, USA ) şeklinde tanımlanan model için bağımlı değişkene verilecek 1 birimlik şokun etkisini grafiksel ve Tablo olarak gösterin. VAR modelini oluşturalım İMPULSE komutuyla şok vermek istediğimiz seriyi yazalım GSMH ye bir birim şok verdik. Şok sonrasında sıfır düzlemine yaklaşım, dengeye gelme durumunu göstermektedir. Hüseyin Fatih YAZ Sayfa 11

12 Cevap 12. GSMHSA = f { M1SA, TEFESA, USASA ) şeklinde tanımlanan model için varyans ayrıştırması analizi yapıp sonuçlarını yorumlayalım. (gecikme uzunluğunu farazi olarak 1 alıyoruz) Model VAR şeklinde tahmin edilir View / Variance Decomposition Decompositions penceresine bağımlı değişken GSMHSA yazıldı Perio d S.E. GSMHSA M1SA TEFESA USASA GSMHSA kısa dönemde (1.dönem) kendisini %100 açıklamaktadır. GSMHSA uzun dönemde (10.dönem) %32 kendisi tarafından, %63 M1SA tarafından açıklanmaktadır. Hüseyin Fatih YAZ Sayfa 12

13 EVİEWS DİZİNİ i View/descriptive stat./stat. ii View/graph/line iii Seriler grup olarak seçilir. View/Correlations/ iv Seriler grup olarak seçilir. View/Covariances/ v Quick/estimate equation/ (model yazılır GSMH C M1(-2) TEFE(-1) USA ) vi Views/residual tests/white heterocedasticty vii Views/residual test/serial correlation LM test viii Quick/estimate equation/ (method kısmından TSLS seçilir ve modeller üste ve alta yazılır) ix Quick/ Estimate VAR Hüseyin Fatih YAZ Sayfa 13