DURAĞANLIK ANALİZİ,BİRİM KÖK TESTLERİ VE TREND

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "DURAĞANLIK ANALİZİ,BİRİM KÖK TESTLERİ VE TREND"

Transkript

1 DURAĞANLIK ANALİZİ,BİRİM KÖK TESTLERİ VE TREND 1.Zaman Serisi Analizi 1.1.Otoregresif Süreç(AR) 1.2.Hareketli Ortalama Süreci(MA) 1.3.ARMA ve ARIMA Süreci 2.Zaman Serilerinde Durağanlık ve Trend 3.Trend ve İktisatta Son Gelişmeler 4.Durağanlığın Tespiti 4.1.Görsel Saptama-Korelogram 4.2.Dickey-Fuller Testi 4.3, Dickey-Fuller Testi nin Eleştirisi SUNU PLANI 5.Dickey Fuller Birim Kök Testlerindeki Problemler Ve Phillips Perron Testi 5.1. Phillips Perron Testi 1.ZAMAN SERİSİ ANALİZİ Bir zaman serisi,ilgilenilen bir büyüklüğün zaman içerisinde sıralanmış ölçümlerinin bir kümesidir.zaman serisi ile ilgili bu analizin yapılma amacı ise, gözlem kümesince temsil edilen gerçeğin anlaşılması ve zaman serisindeki değişkenlerin gelecekteki değerlerinin doğru bir şekilde tahmin (forecast) edilmesidir 1.Ekonometrik yöntemlerin zaman serileri için uygulanmasına geçmeden önce zaman serilerini oluşturan farklı unsurları incelemek gerekmektedir. Zaman serileri dört bileşenden oluşur 2 ; 1.Trend(Genel Eğilim) bileşeni; Zaman serilerinin uzun sürede gösterdiği düşme ve yükselme süreçlerinden sonra oluşan kararlı durumdur.zaman serileri uzun dönem açısından kararlı alçalma ya da yükselme şeklinde bir eğilime sahiptir. 2.Mevsim Bileşeni; Zaman serilerinde mevsimlere göre değişmeyi ifade eder.zaman serileri açısından kullanılan verilerin kimi dönemleri diğer dönemlere göre farklılık gösterir. Avni Önder Hanedar,Onur Akkaya,Çiğdem Bizim 1 ALLEN,R.G.D,Statics for Economists,Mc-Millan,UK,1964,ss NEWBOLD,Paul,İşletme ve İktisat için İstatistik,çev.Ümit Şenesen,Literatür Y.,İstanbul,2000.ss

2 3.Çevrimsel Bileşen; Ekonomide, mevsimsel değişmeler ile ilgili olmayan dönemsel değişmelerdir.örneğin,ekonomide genel eğilimden bağımsız kısa süreli genişleme ya da daralma durumu çevrimsel süreci tarif eder. 4.Düzensiz Bileşen; Diğer unsurlar gibi belirli olmayan, hata terimi ile ifade edilebilecek değişmelerdir. Zaman serileri tüm bu kendilerini oluşturan bileşenlere ayrıştırıldıktan sonra, bileşenlerin toplamı şeklinde, Y t =T t +S t +C t +I t ya da çarpma yöntemi ile Y t = T t S t C t I t şeklinde belli bir t döneminde Y zaman serisi ifade edilebilir. 1.1.Otoregresif(AR) Süreç Bir AR modelinde, bağımlı değişken geçmişteki değerinin bir fonksiyonudur.bir çok zaman serisi verisi de bu süreci içermektedir.bu durum aşağıdaki gibi bir denklemle ifade edilebilir. x t = a+ a 1 *x (t-1) + a 2 *x (t-2) + a 3 *x (t-3) ε Burada, a, sabit terimi temsil ederken a 1... gibi katsayılarda gecikmeli değerlerin şimdiki değerle olan ilişkisini temsil eder.ayrıca ε hata terimi de rassal şokları tanımlamaktadır.genel bir şekilde AR(p) şeklinde ifade edilir. AR süreci için bir örnek olarak 3, Bir limonata satıcısı olduğunuzu ve her saat beş bardak limonata sattığınızı düşünürseniz.eğer siz limonata sattığınız yeri kapatmak ve limonata bittiği için satmaktan vazgeçmek istemiyorsanız, her saat başına tükenen limonata yerine yeni limonata doldurmanız gerekir.böylece her saat beş bardak limonata satılsa da siz her zaman yerine yenisini ilave ettiğinizden siz bir kaza geçirmediğiniz sürece asla limonata satışınızda bir aksama olmaz. Bu bir otoregresif süreci tarif eder.çünkü daha az ya da daha fazla limonata satmanız şeklinde bir şok belli bir saatteki limonata seviyesini etkiler. verilebilir Hareketli Ortalama (Ma) Süreci Eğer serinin gecikmeli hata terimi, şimdiki hata terimini etkiliyorsa hareketli ortalama süreci tanımlanır.bir hareketli ortalama sürecinde değişkenin tahmin değeri hata terimlerinini tahmin değeri ile ilgilidir. Bir hareketli ortalama süreci, 3 SANDY,Robert,Statistics for Business and Economics,Mc-Graw Hill C.USA,1990,ss

3 xt = et - a1et , t = 1, 2, n şeklinde ifade edilebilir.genel şekil olarak MA(q) şeklinde ifade edilir. Hareketli ortalama sürecinde, her bir gecikmeli hata terimi onun şimdiki değerini etkilemektedir. Hareketli ortalama süreci için, 4 yolda kalan kamyonları çekmek üzerenine uzmanlaşmış olan bir şirkete sahip olduğunuzu düşünürseniz,her bir yolda kalan aracın çekilmesi bir bağımsız olay olacaktır.deneyimleriniz aracın bozulduğu yere ve araca sahip olan şirketin bir tamir şirketinin tamirhanesinin olduğu yere bağlı olarak, bir aracın çekilmesi ve onun tamirhaneye götürülmesi için üç günün gerekli olduğunu göstermiştir.eğer siz yeterli çekiciye sahip olmazsanız aracın sahipleri bu işi başkasına verecektir.bir gündeki tamir edilmek için çekilmesi gerekli araç sayısı size gerekli olan çekici için bilgi vermektedir.üç gün ötesinde, bu günkü tercihler size gelecekte olanlar hakkında bir şey söylemez.bu süreç bir hareketli ortalama sürecidir örneği verilebilir. 1.3.ARMA VE ARIMA SÜRECİ Çoğu zaman serisi gerek AR ve gerekse de MA sürecini içermektedir.ayrıca I(integrated) ise seri tarafından içerilen trendi ifade etmektedir.arima olarak ifade edilen süreç değerlendirilecek olursa, ARIMA(p,d,q) bize, zaman serisinin p dereceden kendisinin gecikmesi ile ilişkisini ifade eden AR(p) sürecini içerdiğini, q ile ifade edilen ve hata terimlerinin geçmiş değerleri ile ilişkisini ifade eden ve rassal süreci yansıtması açısından hata terimlerinin düzleştirilme metodlarından olan MA(q) sürecini ifade etmektedir.ayrıca eğer zaman serilerinde genelde olduğu gibi bir durağan olmama durumunun olması ya da durağan bir zaman serisi ile karşılaşmamaız d ile ifade edilir ve zaman serisi hangi düzeyde durağan(integrated) ise belirtilir. Söz konusu denklem, Y t =m+a 1yt-1...a p y t-p +u t -bu t b q u t-q bize ARIMA(p,d,q) sürecini ifade eder. AR ve MA için bir örnek olarak, 5 4 SANDY,R.,a.g.e.ss SANDY,R.,a.g.e.ss

4 Ulusal park yakınında bir hotele sahip olduğunuzu düşünün,hotel defteri bazı rezervasyonları içermektedir.yani, müşterilerin bazıları otelinizde bir günden daha fazla zaman harcamakta ve ayrıca müşterilerden bazıları da ulusal parkta bir haftalık tatil geçirirken aynı zamanda evlerine dönmeden önce gece kalmak için sizin otelinize gelmektedirler.belli bir günde meydana gelecek şok otelde sürekli kalan müşterileri artan-birden fazla dönem- bir şekilde etkileyecektir. Ancak bu şokun, ulusal parkta bir tatil geçirdikten sonra gece için kalmaya gelenler üstünde bir hafta sonra tek bir etkisi olacaktır verilebilir. Box-Jenkis yönteminin temeli ARIMA(p,d,q) paradigmasına dayanır., otoregresif ve hareketli ortalamaya sahip zaman serilerini incelemekte ve bu yönteme göre zaman serilerinin durağanlığı korelogram ile tespit edilmekte ve yine zaman serisinin ne tür bir süreç içerdiği de korelasyon fonksiyonları ile analiz edilmektedir.zaman serilerinde durağan olmama durumunda farkı alınarak durağanlaştırılmakta,ancak eğer yine durağanlık ile karşılaşılmaz ise bu sefer verilere yine geri dönülmektedir.ancak eğer durağanlık sağlanmış ise bu durumda model ARMA ile tahmin edilip, öngörü işlemi yapılmaktadır 6. 2.ZAMAN SERİLERİNDE DURAĞANLIK VE TREND Zaman serilerinin durağan olması olarak ifade edilen şey, zaman içinde varyansın ve ortalamanın sabit olması ve gecikmeli iki zaman periodundaki değişkenlerin ko-varyansının değişkenler arasındaki gecikmeye bağlı olup zamana bağlı olmamasıdır. 7 Ortalama=E(Y t )=μ Varyans=var(Y t - μ) 2 =δ 2 Kovaryans= χ k =E((Y t - μ)(y t-k - μ) Zaman serilerinin durağan olmaması durumunda, zaman serileri trend içerecektir.bu durumda zaman serilerinin kullanılacağı öngörümleme ve regresyon denklemlerinde sahte regresyon benzeri durumlar ortaya çıkacaktır. Zaman serileri durağan değillerse, stokastik ya da deterministik trend içermektedirler.ancak seri üzerinde uzun dönemde deterministik bir trendin varlığı ile düzensiz modellerde zaman içinde ortaya çıkan ve bir müddet sonra kayıp olan trendler birbirinden farklıdır. 6 MADDALA, G.S. ve Inn-Moo Kim,Unit Roots,Cointegration and Structural Changes,Cambridge University Press,U.K.,2002.s.18 ve KUTLAR Azia,Ekonometrik Zaman Serileri-Teori ve Uygulama-,Gazi K.Ankara,2000,ss GUJARATİ,Damodar N.,Basic Econometrics,third edit,mc-graw-hill,inc.,usa,1995.ss

5 Deterministik trend,oldukça uzun bir dönemde ortaya çıkan ve yükseliş ve alçalış zikzakları arasında belli bir yöndeki uzun dönemdeki eğilimi ifade etmektedir. Zaman serisi içerisinde trendin bütünü ile kestirilebilir oluşu deterministik trende 8 işaret etmektedir. Y t =a+βt +ε Söz konusu denklem bize durağan olmayan bir zaman serisi içerisindeki deterministik trendi tarif etmektedir. Eğer rassal yürüyüş(random walk) modelini 9 ifade edecek olursak, Y t =Y t-1 + ε stokastik bir trendi ifade etmiş oluruz. Yine stokastik ve deterministik trendle birlikte gösterimi de mümkündür. 10 Ayrıca söz konusu denklemde yer alan sabit terimde, zaman serileri belli bir başlangıç değerine sahip olması gerektiğinden ve bu sabit değerinin anlamsızda olsa denkleme dahil edilmemesi durumunda durağan olmama durumlarının ortaya çıkabileceğinden dahil edilmektedir 11.Durumu, tren stationary process ve difference stationary proses açısından incelediğimizde zaman serisine yapılacak doğrusal trend ilavesi ile yani trendsizleştirme sonucunda eğer zaman serisi durağan hale geliyorsa bu zaman serisinin deterministik bir trende sahip olduğunu, ancak eğer doğrusal bir trend ilavesi eğer zaman serisini durağan hale getirmiyorsa bu durumda fark alınarak zaman serisi durağan hale getirileceğinden stokastik bir tren geçerlidir TREND VE İKTİSATTA SON GELİŞMELER Geleneksel İktisat görüşü, zaman serilerinin esas olarak uzun dönemde düzgün(deterministik) tren segilediğini ve trend değerlerinden meydana gelecek sapmaların, talep şoklarınca ortaya çıkacağı ve bu değişmelerin tekrar sürecin trendine dönmesi ile kapacağını ifade etmektedirler. Klasik iktisat tam istihdam düzeyinde bir denge öngördüğünden, ekonominin trendinden kısa dönemde ortaya çıkacak sapmalar geçicidir.ayrıca moneterist görüşte beklentisel yanılgıyla açıklanabilecek kısa dönemli sapma ve trende geri dönüşü öngörmektedir.yine 8 Bkz.Deterministic trend,diebold,francis X. ve Sendhadji Abdelhak S., Deterministic vs Stochastic Trend in US GNP,Yet Again,NBER Working Series,Working Paper 5481, 9 MANKIW,G. ve Matthew Shappiro,Trends, Random Walks and Tests of the Permenant Income Hypothesis,Jouranal of Monetary Economics,v;16,1985,ss CHAREMZA,Wojciech W ve Derek F. Ddeadman,New Directions in Econometric Practice,Edward Elgar,UK,1997,ss84-95.Random Walk başlangıç değerine yani bir sabit değer ve deterministik trend ya da zaman değişkeni ile ifade edilirse Y t =u+bt+y t-1 + ε şeklinde gösterilir. 11 FRANSES,Philip Hans,Time Series Models for Business and Economic Forecasting,Cambridge University Press,UK,1998,ss ENDERS,Walter,Applied Econometric Time Series,John Wiley and Sons,UK,1995,ss

6 Keynezyen görüşün konjoktür konusundaki fikirleri Samuelson-Hicks çarpan ve hızlandıran 13 modeline dayanmaktadır. Ancak yeni konjonktür yaklaşımları ile, iktisadi değişkenlerin gösterdiği trendlerin kendisinin de dalgalanmalardan muaf olmadığını ortaya koymuştur. Ayrıca moneterist iktisatçıların paranın yansızlığı konusundaki ifadeleri de geçersizleşmiştir.yaşanan şoklar, örneğin parasal etkiler moneterist iktisatçıların dediği gibi değişkenlerin trendlerinde kısa dönem bir sapma yaratmak yerine değişkenlerin zaman trendlerini tümüyle değiştirmektedirler.dolayısıyla yaşanan şoklar sonucunda bir daha eski trende dönülememekte ve şok kalıcı etkiler yaratmaktadır. Bu durumda zaman serilerinin sahip oldukları trendlerde şoklar nedeniyle ortaya çıkan kayma sonucunda bizatihi stokastik hale gelmektedir. 14 Y Y T 1 T 2 t t Nelson ve Ploser üretimde gözlemlenen değişmelerin pek çoğunun kalıcı olduğunu ve üretimin rassal yürüyüş olarak bilinen bir istatistiki süreç olduğunu ifade etmişlerdir. Y t =g+y t-1 +z t Denklemi ile ifade edilen bir rassal yürüyüş olarak ifade edilen üretim, yaşanacak bir(t) şok sonucunda, geleneksel görüşe göre bu şok sonucu üretim eski değerine geri dönmek zorunda iken, geçmiş üretimin gelecekteki üretimi belirlemesi nedeniyle, üretim yeni bir trende sahip olmuştur.dolayısıyla reel unsurları dikkate alan ve trend etrafında dalgalanmaktan çok yeni bir 13 Daha geniş bilgi için,allen,r.g.d.,macro-economic Theory-A methematical Treatment-,Mc- Millan,UK,1968,ss SNOWDON,Brian,Vane Howard ve Peter Wynarczyk,A Modern Guide to Macroeconomics,-An Introduction to Competing Schools of Thought-Edward Elgar,UK,1995.ss ve Snowdon,Brian ve Howard Vane,Reflections on the Development of Modern Macroeconomics,Edward Elgar,UK,1997,ss

7 trendin oluştuğu ve bu trendinde kendini oluşturan unsurların rassal olması nedeniyle rassal olduğu bir konjonktür yaklaşımı gelişmiştir DURAĞANLIĞIN TESPİTİ 4.1GÖRSEL SAPTAMA -KORELOGRAM Bu durağanlık testi otokorelasyon fonksiyonuna(acf) dayanır.otokorelasyon fonksiyonu serinin bazı değerleri ve gecikmeli değerleri arasındaki ilişkinin (correlation) boyutunu belirler.değişik zaman aralıkları(k) için bulunacak ACF(k) katsayısı değerleri ilişkilendirildiğinde, korelogram elde edilir.acf(k) değerleri 1 ve 1 arasında yer almaktadır. S(Xt-Xbar)(Xt-k-Xbar) ACF(k) = S(Xt-Xbar) 2 Durağanlık tespiti için korelogramdan şu şekilde yararlanılır.acf eğer çok yüksek bir değerden başlayıp çok yavaş küçülüyorsa, bu serinin durağan olmadığının bir göstergesidir.söz konusu hipotez testi her bir ACF(k) değeri için (1/ n) değeri bulunarak yapılır.eğer ACF(k) değeri güven aralığı sınırları dışında kalıyorsa otokorelasyon vardır. Kısmi korelasyon fonksiyonu gecikmeli değişkenler arasındaki ilişkiyi ifade eder.kısmi korelasyon fonksiyonu ile korelasyon Y ve Yt-k değerleri arasındaki terimlerin etkisi çıkarılarak bulunur. 16 Bütün bu ACF(k) değerlerinin eş-anlı olarak sıfıra eşit olduğunun testi için diğer bir yöntemde,box-pierceq ve Ljung-Box istatistiğinin kullanılmasıdır. Box PierceQ m n p 2 k LB n( n + 2)n k = 1 m k = 1 p 2 k n k n,örneklem büyüklüğü,m gecikme sayısı iken Q ve LB istatistiği ki-kare dağılımı dikkate alınarak test edilir. H o =Bütün ACF(k) lar sıfır H a =Bütün Acf(k) lar sıfırdan farklı Hipotezleri geçerli iken eğer hesaplanan Q ve LB değeri ki-kare çizelgesindeki eşik değerinden büyükse H 0 red edilir.yani seri durağan değildir. 15 Lucas Kritiği için,sargent,thomas,macroeconomic Theory,s.edit.,Academic Press Inc.,UK,1987,ss ERTEK,Tümay,Ekonometriye Giriş,2.b.,Beta b.yay.,istanbul,1996,ss

8 4.2.DİCKEY-FULLER TESTİ Dickey-Fuller testi, gözlenen serilerde birim kökün varlığının (serinin durağan olmadığı) olup olmadığının belirlenmesinde kullanılan bir testtir. Bu yöntemin ilk olarak duyurulması, Dickey D.A. ve W.A.Fuller ın 1979 da Journal of American Statistical Association adlı dergide yayınlanan makaleleriyle olmuştur. Testin ilk çıktığı dönemden günümüze kadar çeşitli alanlarda yeterli gelmediği ve bundan dolayı eksikliklerin kapatılması için oluşturulan yardımcı yöntemler ortaya çıkmıştır δ. Ancak yapılan uygulamalarda serinin birim kök taşıyıp taşımadığının saptanması için mutlak suretle DF (Dickey-Fuller) testinin yapılması şart niteliğinde bulunmaktadır. Testin kullanımını açıklamak için aşağıdaki veri üreten süreç kullanabiliriz; Model: Yt = pyt-1 + ut ut = stokastic hata terimi Eşitliği aşağıdaki gibi gösterilebiliriz. yt yt-1 = (p-1) yt-1 + ut Denklemin her iki tarafından yt-1 çıkarıldığında, (p-1) = y olmak üzere denklem aşağıdaki şekle gelir. Δyt = γyt-1 + ut Ho : p=1, H1: p<1 (p-1) = 0 veya γ = 0 durumunda yt serisi bir birim kök içermektedir. Ancak IpI < 1 durumunda seri durağan olur. Burada Dickey ve Fuller ın Monte Carlo uygulamasında ortaya çıkarılan T (tau) istatistiği kullanılmaktadır. Hesaplanan T değerinin mutlak değeri Dickey-Fuller veya McKinnon Dickey-Fuller kritik değerlerinin mutlak değerini aşıyorsa, zaman serisinin durağan olduğu hipotezini reddedemeyiz. Ho: p=1 reddedilirse zaman serisi durağandır (Şimşek ve Halaç, 2003;6). Dickey-Fuller in ortaya koyduğu üç denklem türü bulunmaktadır ; Sabitsiz trendsiz Dickey-Fuller denklemi :ΔYt =γy(t-1) +ut Sabitli trendsiz Dickey-Fuller denklemi :ΔYt =a+γy(t-1) +ut Sabitli trendli Dickey-Fuller denklemi: ΔYt =a+bt+γy(t-1) +ut δ Bu kısım DF nin eleştirisi bölümünde ele alınacaktır. 8

9 Üç regresyonun birbirinden farkı a ve b gibi deterministik elemanlar içermesidir. Bu denklemde yer alan γ parametresinde γ = 0 eşitliğinin sağlanması yt nin birim kök içerdiğini göstermektedir. Bunlar; Birim kökün varlığının sınanması için kullanılan iki hipotez kullanılmaktadır. H1: γ<0 (p<1) (seride birim kök yoktur.) (seri durağandır.) H0 : γ=0 (p=1) (seride birim kök vardır.) (seri durağan değildir.) Hipotezlerinin oluşturulduktan sonra mevcut model içinde sınanması şu şekilde olmaktadır; Dickey-Fuller testinin uygulanmasında Δyt = γyt-1 + ut regresyonunda yer alan γ parametresinin sahip olduğu t değerinin, Dickey-Fuller a özel olarak hazırlanan T istatistik tablo değeri ile karşılaştırılarak, önceden hazırlanan Ho ve H1 hipotezlerine göre birim kökün varlığı tespit edilmektedir. Yukarıda ele alınan DF test modelinin içerdiği kabul edilen otoregresif süreç sayısı AR (1) kabul edilmektedir. Ancak her zaman serisinde durum böyle olmamaktadır. Bundan dolayı Dickey D.A. ve W.A.Fuller ın (1981) de Econometrıca dergisinde yayınlanan makalelerinde bu konuyu işlermişler ve mevcut olan test denklemini en genel haliyle şu şekilde kullanmaktadırlar: ADF denklemi ( en geniş ADF denklemi) : ΔYt =a + bt + γy(t-1) + cσδy(t-1) + ut Son şekli oluşan regresyon günlük yaşamda kullanılan zaman serilerinin birim kök taşıyıp taşımadığını açıklamada daha yüksek işlevsellik kazanmıştır. Örnek; U.S. deki enflasyonun skolastik trende sahip midir? U.S. deki (1960:1-1990:4) tarihleri aralısındaki enflasyondaki değişimleri dikkate alan veriler ile U.S. deki enflasyonun trend içerip içermediğinin araştırıldığında ; Bu araştırmada kullanılan hipotezler şu şekildedir; Ho = seri durağan değildir., H1= seri durağandır. hipotezlerinin testinde ADF testi kullanılmıştır. Sonuçta bulunan regresyon şu şekildedir. Inft-4 ΔInft = Inft ΔInft ΔInft Δ Inft Δ (0.23) (0.04) (0.08) ( 0.08) (0.08) (0.08) 9

10 Yapılan önceki araştırmalarda AR(1) kabul edildiğinde Inft-1 için bulunan t = olmaktadır. %5 anlamlılık düzeyindeki kritik tablo değeri ise = dır. Buna göre US deki enflasyonun durağan olmadığı söylenebilir. Yukarıdaki denklemde ele alınan geçikme sayısına göre; AR(3) teki t değeri = ve AR(4) teki t değeri ise 2.65 olmaktadır. % 5 anlamlılık düzeyindeki kritik değer ise 2.86 dır. Bu anlamlılık düzeyinde yine U.S. deki enflasyonun trend içerdiği söylenir. Ancak değer aralığının % 10 anlamlılık düzeyinde aldığımızda kritik değer 2.57 ye düşer. Bu duruma göre U.S. teki enflasyonun trend içermediği ve veri setinin durağan olduğu söylenebilir. Ancak yapılan farklı çalışmalar sonucu U.S. deki enflasyonun trend içerdiği bir çok kez ortaya çıkarılmıştır. Bu durum U.S. deki enflasyon için hazırlanacak stratejiler kullanılmaktadır (Stock ve Watson, 2003;466). 4.3.DICKEY- FULLER TESTININ ELEŞTIRISI ADF testi birim kökün bulunmasında oldukça önemli bir yere sahip olmasına rağmen testin içerdiği eksiklerde bulunmakta ve bu eksiklikler yardımcı testlerle giderilmektedir. ADF nin tespitte eksik olduğu yönleri şöyle açıklaya biliriz ; - ARMA içeren veri seti içinde hareketli ortalama derecesinin bilinmemesi durumu - AR sürecin tam olarak bilinmemesi ve oluşturulacak gecikme sayısı problemi - Sabit terim ve zaman trendinin regresyonda olup olmamasına karar verilmesi durumu - Zaman serisinde yapısal kırılma durumu - Dışsal kırılma - İçsel kırılma - Birden çok yapısal kırılma - Yan parametrik düzeltmeler - Zaman serisinde mevsimsellik etkisinin bulunması - Çoklu birim kök durumu (Dickey-Pantula (1987)) - I (2) zaman serileri durumu - Parçalı durağanlığın bulunması şeklinde sıralayabiliriz. 10

11 5.DICKEY FULLER BIRIM KÖK TESTLERINDEKI PROBLEMLER VE PHILLIPS PERRON TESTI Zaman serileri otoregresif (autoregressive-ar) ya da haraketli ortalamalı (moving average-ma) süreçler olabilir. Dickey Fuller Testi denklemi zaman serilerinin AR özelliğini dikkate alır. 17 Δt = φx t-1 + ut X t = u t φ = 0 in AR(1) Ve Ho hipotezi şöyle yazılır. φ=1 X t = φx t-1 + u t ya da φ* = φ-1 = 0 ΔXt = φ*x t-1 + u t (X t - X t-1 )= φx t-1 - X t-1 + u t ΔXt = φ*x t-1 + u t φ* = φ-1 = 0 Burada φ* katsayısı istatistiki olarak anlamlı ise seri durağan değildir 18. Dickey-Fuller birim kök testlerindeki en önemli noktalar şunlardır. - Seri, trend durağan mı ya da fark durağan mı - Birim kök testinin gücü - Zaman serilerindeki yapısal kırılma olup olmaması. Bir testin gücü, yanlış olan hipotezi red etme olasılığı ile ölçülür. Dickey Fuller testlerinin bu açıdan gücü düşüktür. Çünkü bu testler birim kök ve yakın birim kökü ayırdetmede yetersiz kalmaktadırlar. 19 φ=1 olursa birim kök vardır ancak φ=0.95 olması birim kök olmadığını göstermez(yakın birim kök vardır).eğer, model şu şekilde olursa ; yt = 0.95yt-1 + ut Dickey- Fuller testine göre seri durağan kabul edilir. 20 Ancak böyle bir durumda aslında null hipotez kabul edilmelidir. Katsayı 1 den küçüktür ancak 0,95 olması seride aslında birim kök olduğunu söylemektedir. Testing güçsüz olması yakın birim kök olması durumunda problem olmaktadır. Testing gücünün düşük olması sorunu veri aralığı genişletilerek çözülebilir. Bunların yanında ADF testi test denklemindeki terimlerin ilave farklarının dahil edilmesi 17 Kerry Patterson,An Introduction to Applied Econometrics:A Time Series Approach, St. Martin s Pres,Scholary and Reference Division,2000, pp Enders Walter,Applied Econometric Time Series, Iowa State University,John Wiley&Sons Inc.pp Chris Brooks, İntroduction Econometrics for Finance, 2002,

12 gerektirir. Bu da serbestlik derecesinde bir azalmaya ve test sürecinin gücünde bir azalmayı ortaya çıkarır. Bir zaman serisinde yapısal kırılmalar serinin AR sürecini değiştirmektedir. Dickey Fuller testi yapısal kırılmalara bağlı olarak AR sürecindeki bu kırılmayı dikkate almamaktadır. Yapısal kırılmanın bu etkisini gidermek için Perron 1989 da kendi testini geliştirmiştir. Böylece Dickey-Fuller testinin kırılmalara bağlı olan yanlış hipotezi kabul etmeye götüren sonuç ortadan kaldırılmıştır. 21 Bunların yanında ADF testi test denklemindeki terimlerin ilave farklarının dahil edilmesi gerektirir. Bu da serbestlik derecesinde bir azalmaya ve test sürecinin gücünde bir azalmayı ortaya çıkarır. Yukarıda bahsedilen yapısal kırılma dışında Dickey-Fuller testinde seriler üzerinde trendin etkisini ve bu trende bağlı olarak ortaya çıkabilecek hata terimlerinin standart hatasının farklı olmasına bağlı etkiler yoktur. Bu eksiklik Phillips ve Perron tarafından eleştirilmiştir ve yazarlar literatürdeki Phillips-Perron Testi olarak bilinen birim kök testini geliştirmişlerdir. 5.1.PHILLIPS-PERON TESTI Dickey-Fuller Testi hata terimlerinin istatistiki olarak bağımsız olduklarını ve sabit varyansa sahip olduklarını varsayar. Bu metodoloji kullanılırken hata terimleri arasında korelasyon olmadığına ve sabit varyansa sahip olduklarına emin olmak gerekir. Phillips ve Perron (1988) Dickey-Fuller ın hata terimleri ile ilgili olan bu varsayımı genişletmişlerdir. Bu durumu daha iyi anlamak için şu regresyon dikkate alınır. Y t =a * 0 + a * 1 y t-1 + µ t Y t= a 0 + a 1 y t-1+ a 2 (t-t/2) + µ t Burada T gözlem sayısını µ t hata terimlerinin dağılımını göstermekte olup bu hata teriminin beklenen ortalaması sıfıra eşittir. Fakat burada hata terimleri arasında içsel bağlantının(serial correlation)olmadığı veya homojenlik varsayımı gerekli değildir. Bu açıdan bakıldığında Dickey-Fuller testinin bağımsızlık ve homojenite varsayımları Phillips-Perron testinde terk edilmiş hata terimlerinin zayıf bağımlılığı ve heterojen dağılımı kabul edilmiştir. Böylece Phillips-Perron Dickey Fuller t istatistiklerini geliştirmesinde hata terimlerinin varsayımları konusundaki sınırlamaları dikkate almamıştır Perron Pierre, Testing for a Unit Root in a Time Series With a Changing Mean,Journal of Business&Economic Statistics, April 1990,Vol.8,No.2 22 Enders Walter,Applied Econometric Time Series, Iowa State University,John Wiley&Sons Inc.pp

13 Phillips-Perron istatistiklerinin kritik değerleri Dickey-Fuller testi tarafından kesinlikle verilmektedir. Örnek vermek gerekirse yukarıda ki modelde, Z(ta * 1 ): a * 1 =1 hipotezinin testi için kullanılmıştır. Z(ta 1 ): a 1 =1 hipotezinin testi için kullanılmıştır. Z(ta 2 ): a 2 =0 hipotezinin testi için kullanılmıştır. Z(φ 3 ): a 1 =1 ve a 2 =0 hipotezlerinin testi için kullanılmıştır. Phillips-Perron un Dickey-Fuller testinin hata terimleri konusundaki sınırlayıcı varsayımlarından vazgeçmesinin nedeni hata terimlerini ya da bu hata terimlerinin geçmiş değerlerinin hareketli ortalama olarak (MA-Moving Avarage) kullanmalarıdır. Bu açıdan bakıldığında Dickey-Fuller testindeki AR süreci Phillips- Perron testinde ARMA sürecine dönüştürülmüştür. MA sürecinin kullanılmaya başlanması trend durağanlık kavramının testinin daha güçlü yapılmasına imkan vermektedir. Özellikle trend içeren serilerde MA süreçlerinin artan olması durumunda Phillips-Perron testi Dickey-Fuller testine göre daha güçlü olmaktadır. MA süreçlerinin negatif olması durumunda ADF testleri Phillips-Perron a daha güçlüdür. ( MA süreçlerinin negative olması ya da azalan olması hata terimlerinin beklenen ortalamasının sıfıra yaklaşması demektir.) 13

14 KAYNAKÇA ALLEN,R.G.D.,Macro-Economic Theory-A methematical Treatment-,Mc- Millan,UK,1968, ALLEN,R.G.D,Statics for Economists,Mc-Millan,UK,1964, BROOKS, Chris, İntroduction Econometrics for Finance, 2002, CHAREMZA,Wojciech W ve Derek F. Ddeadman,New Directions in Econometric Practice,Edward Elgar,UK,1997 DİEBOLD,Francis X. ve Sendhadji Abdelhak S., Deterministic vs Stochastic Trend in US GNP,Yet Again,NBER Working Series,Working Paper 5481, ENDERS,Walter,Applied Econometric Time Series,John Wiley and Sons,UK,1995. ERTEK,Tümay,Ekonometriye Giriş,2.b.,Beta b.yay.,istanbul,1996, FRANSES,Philip Hans,Time Series Models for Business and Economic Forecasting,Cambridge University Press,UK,1998 GUJARATİ,Damodar N.,Basic Econometrics,third edit,mc-graw-hill,inc.,usa,1995. MADDALA, G.S. ve Inn-Moo Kim,Unit Roots,Cointegration and Structural Changes,Cambridge University Press,U.K.,2002 MANKIW,G. ve Matthew Shappiro,Trends, Random Walks and Tests of the Permenant Income Hypothesis,Jouranal of Monetary Economics,v;16,1985 NEWBOLD,Paul,İşletme ve İktisat için İstatistik,çev.Ümit Şenesen,Literatür Y.,İstanbul,2000 KUTLAR Azia,Ekonometrik Zaman Serileri-Teori ve Uygulama-,Gazi K.Ankara,2000. PERRON Pierre, Testing for a Unit Root in a Time Series With a Changing Mean,Journal of Business&Economic Statistics, April 1990,Vol.8,No.2 SANDY,Robert,Statistics for Business and Economics,Mc-Graw Hill C.USA,1990, SARGENT,Thomas,Macroeconomic Theory,s.edit.,Academic Press Inc.,UK,1987 SNOWDON,Brian,Vane Howard ve Peter Wynarczyk,A Modern Guide to Macroeconomics,-An Introduction to Competing Schools of Thought-Edward Elgar,UK,1995 Snowdon,Brian ve Howard Vane,Reflections on the Development of Modern Macroeconomics,Edward Elgar,UK,1997, UTKULU, Utku, Is The Turkish External Debt Sustainable? Evidence From Unit Root Testing Yapı Kredi Economic Review, vol 10, Number 2,

ZAMAN SERİSİ ANALİZİ. Ne ilginçtir ki, insanlar büyük ölçüde rassal olan şeylerde anlamlı örnekler bulmaya çalışır. Mr. Data Star Trek, 1992

ZAMAN SERİSİ ANALİZİ. Ne ilginçtir ki, insanlar büyük ölçüde rassal olan şeylerde anlamlı örnekler bulmaya çalışır. Mr. Data Star Trek, 1992 ZAMAN SERİSİ ANALİZİ Ne ilginçtir ki, insanlar büyük ölçüde rassal olan şeylerde anlamlı örnekler bulmaya çalışır. Mr. Data Star Trek, 1992 Zaman Serisi Analizi İçin Temel Kavramlar Durağanlık ve Durağan

Detaylı

DOĞRUSAL ZAMAN SERİSİ MODELLERİ. Durağan ARIMA Modelleri: Otoregresiv Modeller AR(p) Süreci

DOĞRUSAL ZAMAN SERİSİ MODELLERİ. Durağan ARIMA Modelleri: Otoregresiv Modeller AR(p) Süreci DOĞRUSAL ZAMAN SERİSİ MODELLERİ Durağan ARIMA Modelleri: Otoregresiv Modeller AR(p) Süreci Tek Değişkenli Zaman Serisi Modelleri Ekonomik verilerin analizi ile ekonomik değişkenlerin gelecekte alabilecekleri

Detaylı

Ch. 12: Zaman Serisi Regresyonlarında Ardışık Bağıntı (Serial Correlation) ve Değişen Varyans

Ch. 12: Zaman Serisi Regresyonlarında Ardışık Bağıntı (Serial Correlation) ve Değişen Varyans Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ekonometri II Ders Notları Ders Kitabı: J.M. Wooldridge, Introductory Econometrics A Modern Approach, 2nd. ed., 2002, Thomson Learning. Ch. 12: Zaman Serisi Regresyonlarında

Detaylı

ÜSTEL DÜZLEŞTİRME YÖNTEMİ

ÜSTEL DÜZLEŞTİRME YÖNTEMİ ÜSEL DÜLEŞİRME YÖNEMİ ÜSEL DÜLEŞİRME YÖNEMİ Bu bölüme kadar anlatılan yöntemler zaman içinde değişmeyen parametre varsayımına uygun serilerin tahminlerinde kullanılmaktaydı. Bu tür seriler deterministik

Detaylı

ZAMAN SERİSİ ANALİZİ VE YAPISAL KIRILMA 1

ZAMAN SERİSİ ANALİZİ VE YAPISAL KIRILMA 1 ZAMAN SERİSİ ANALİZİ VE YAPISAL KIRILMA 1 Zaman serisi ekonometrisinde sahte regresyona neden olacak durağan olmama durumlarından sakınmak amacıyla, elimizde yer alan zaman serilerinin durağanlık açısından

Detaylı

3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI

3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI ÖNSÖZ İÇİNDEKİLER III Bölüm 1 İSTATİSTİK ve SAYISAL BİLGİ 11 1.1 İstatistik ve Önemi 12 1.2 İstatistikte Temel Kavramlar 14 1.3 İstatistiğin Amacı 15 1.4 Veri Türleri 15 1.5 Veri Ölçüm Düzeyleri 16 1.6

Detaylı

9. ARDIŞIK BAĞIMLILIK SORUNU (AUTOCORRELATION) 9.1. Ardışık Bağımlılık Sorunu Nedir?

9. ARDIŞIK BAĞIMLILIK SORUNU (AUTOCORRELATION) 9.1. Ardışık Bağımlılık Sorunu Nedir? 9. ARDIŞIK BAĞIMLILIK SORUNU (AUTOCORRELATION) 9.1. Ardışık Bağımlılık Sorunu Nedir? Ardışık bağımlılık sorunu, hata terimleri arasında ilişki olmadığı (E(u i,u j ) = 0, i j) varsayımının geçerli olmamasıdır.

Detaylı

2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI Tanım

2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI Tanım 2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI 2.1. Tanım Regresyon analizi, bir değişkenin başka bir veya daha fazla değişkene olan bağımlılığını inceler. Amaç, bağımlı değişkenin kitle ortalamasını, açıklayıcı

Detaylı

Zaman Serileri-1. If you have to forecast, forecast often. EDGAR R. FIEDLER, American economist. IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr.

Zaman Serileri-1. If you have to forecast, forecast often. EDGAR R. FIEDLER, American economist. IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr. Zaman Serileri-1 If you have to forecast, forecast often. EDGAR R. FIEDLER, American economist IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr. Hacer Güner Gören Zaman Serisi nedir? Kronolojik sırayla elde edilen verilere

Detaylı

Zaman Serileri. IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr. Hacer Güner Gören

Zaman Serileri. IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr. Hacer Güner Gören Zaman Serileri IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr. Hacer Güner Gören Zaman Serisi nedir? Kronolojik sırayla elde edilen verilere sahip değișkenlere zaman serisi adı verilmektedir. Genel olarak zaman serisi,

Detaylı

ZAMAN SERİLERİNDE AYRIŞTIRMA YÖNTEMLERİ

ZAMAN SERİLERİNDE AYRIŞTIRMA YÖNTEMLERİ ZAMAN SERİLERİNDE AYRIŞTIRMA YÖNTEMLERİ 1 A. GİRİŞ Gözlemlerin belirli bir dönem için gün, hafta, ay, üç ay, altı ay, yıl gibi birbirini izleyen eşit aralıklarla yapılması ile elde edilen seriler zaman

Detaylı

İÇİNDEKİLER 1. GİRİŞ...

İÇİNDEKİLER 1. GİRİŞ... İÇİNDEKİLER 1. GİRİŞ... 1 1.1. Regresyon Analizi... 1 1.2. Uygulama Alanları ve Veri Setleri... 2 1.3. Regresyon Analizinde Adımlar... 3 1.3.1. Problemin İfadesi... 3 1.3.2. Konu ile İlgili Potansiyel

Detaylı

ZAMAN SERİLERİNDE REGRESYON ANALİZİ

ZAMAN SERİLERİNDE REGRESYON ANALİZİ ZAMAN SERİLERİNDE REGRESYON ANALİZİ 1 1. GİRİŞ Trent, serinin genelinde yukarıya ya da aşağıya doğru olan hareketlere denmektedir. Bu hareket bazen düz bir doğru şeklinde olmaktadır. Bu tür harekete sahip

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık İstatistik ve Olasılık KORELASYON ve REGRESYON ANALİZİ Doç. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım Bir değişkenin değerinin diğer değişkendeki veya değişkenlerdeki değişimlere bağlı olarak nasıl etkilendiğinin istatistiksel

Detaylı

E- VİWES 8 EKONOMETRİK MODELLEME ÇALIŞMASI

E- VİWES 8 EKONOMETRİK MODELLEME ÇALIŞMASI E- VİWES 8 EKONOMETRİK MODELLEME ÇALIŞMASI DEVLETİN TÜKETİM HARCAMALARI VE ENFLASYON İLİŞKİNİN EŞBÜTÜNLEŞME ANALİZİ İLE İNCELENMESİ 16 MAYIS 018 MARMARA ÜNİVERSİTESİ /İKTİSAT FAKÜLTESİ/İKTİSAT BÖLÜMÜ/İKTİSADİ

Detaylı

Koşullu Öngörümleme. Bu nedenle koşullu öngörümleme gerçekleştirilmelidir.

Koşullu Öngörümleme. Bu nedenle koşullu öngörümleme gerçekleştirilmelidir. Koşullu Öngörümleme Ex - ante (tasarlanan - umulan) öngörümleme söz konusu iken açıklayıcı değişkenlerin hatasız bir şekilde bilindiği varsayımı gerçekçi olmayan bir varsayımdır. Çünkü bazı açıklayıcı

Detaylı

Sürelerine Göre Tahmin Tipleri

Sürelerine Göre Tahmin Tipleri Girişimcilik Bölüm 5: Talep Tahmini scebi@ktu.edu.tr 5.1. Talep Tahmini Tahmin: Gelecek olayları önceden kestirme bilim ve sanatı. İstatistiksel Tahmin: Geçmiş verileri matematiksel modellerde kullanarak

Detaylı

Sosyal Araştırmalar ve Davranış Bilimleri Dergisi Journal of Social Research and Behavioral Sciences

Sosyal Araştırmalar ve Davranış Bilimleri Dergisi Journal of Social Research and Behavioral Sciences Sosyal Araştırmalar ve Davranış Bilimleri Dergisi Journal of Social Research and Behavioral Sciences ISSN:2149-178X Türkiye Ekonomisinin Makroekonomik Değişkenleri Üzerine Yapısal Kırılmalı ve Mevsimsel

Detaylı

Türkiye deki İş Kazalarının Box-Jenkins Tekniği ile İncelenmesi. Doç. Dr. Arzu ALTIN YAVUZ Ar. Gör. Barış ERGÜL Ar. Gör. Ebru GÜNDOĞAN AŞIK

Türkiye deki İş Kazalarının Box-Jenkins Tekniği ile İncelenmesi. Doç. Dr. Arzu ALTIN YAVUZ Ar. Gör. Barış ERGÜL Ar. Gör. Ebru GÜNDOĞAN AŞIK Türkiye deki İş Kazalarının Box-Jenkins Tekniği ile İncelenmesi Doç. Dr. Arzu ALTIN YAVUZ Ar. Gör. Barış ERGÜL Ar. Gör. Ebru GÜNDOĞAN AŞIK Sunu Planı Giriş Bu bölümde İş Sağlığı ve Güvenliği ile ilgili

Detaylı

İçindekiler. Ön Söz... xiii

İçindekiler. Ön Söz... xiii İçindekiler Ön Söz.................................................... xiii Bölüm 1 İstatistiğe Giriş....................................... 1 1.1 Giriş......................................................1

Detaylı

Zaman Serileri Analizi. TFF Süper Lig 2018 Şampiyon Takımın Puan Tahmini İLYAS TUNÇ / SULTAN ŞENTEKİN. DANIŞMAN Yrd. Doç. Dr. Özge ELMASTAŞ GÜLTEKİN

Zaman Serileri Analizi. TFF Süper Lig 2018 Şampiyon Takımın Puan Tahmini İLYAS TUNÇ / SULTAN ŞENTEKİN. DANIŞMAN Yrd. Doç. Dr. Özge ELMASTAŞ GÜLTEKİN 2017 Zaman Serileri Analizi TFF Süper Lig 2018 Şampiyon Takımın Puan Tahmini İLYAS TUNÇ / SULTAN ŞENTEKİN DANIŞMAN Yrd. Doç. Dr. Özge ELMASTAŞ GÜLTEKİN Bornova 2017 İÇİNDEKİLER Özet 3 1) TFF Süper Lig

Detaylı

14 Ekim 2012. Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge. 1 Yıldız Teknik Üniversitesi

14 Ekim 2012. Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge. 1 Yıldız Teknik Üniversitesi ÇOK DEĞİŞKENLİ REGRESYON ANALİZİ: ÇIKARSAMA Hüseyin Taştan 1 1 Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge 14 Ekim 2012 Ekonometri

Detaylı

009 BS 400- İstatistik sonılannın cevaplanmasında gerekli olabilecek tablolar ve formüller bu kitapçığın sonunda verilmiştir. 1. şağıdakilerden hangisi doğal birimdir? l TV alıcısı Bl Trafik kazası CL

Detaylı

7.Ders Bazı Ekonometrik Modeller. Đktisat (ekonomi) biliminin bir kavramı: gayrisafi milli hasıla.

7.Ders Bazı Ekonometrik Modeller. Đktisat (ekonomi) biliminin bir kavramı: gayrisafi milli hasıla. 7.Ders Bazı Ekonometrik Modeller Đktisat (ekonomi) biliminin bir kavramı: gayrisafi milli hasıla. Kaynak: TÜĐK dönemler gayri safi yurt içi hasıla düzeyi 1987-1 8680793 1987-2 9929354 1987-3 13560135 1987-4

Detaylı

ZAMAN SERİSİ SÜREÇLERİ Durağan ve Durağan Olmayan Zaman Serileri

ZAMAN SERİSİ SÜREÇLERİ Durağan ve Durağan Olmayan Zaman Serileri ZAMAN SERİSİ SÜREÇLERİ Durağan ve Durağan Olmayan Zaman Serileri 1 Zaman Serileri Analizi Zaman Serisi Modelleri Veri Üretme Süreci(DGP) Stokastik Süreçler Durağan Stokastik Süreçler Durağan Stokastik

Detaylı

DOĞRUSAL ZAMAN SERİSİ MODELLERİ. Durağan ARIMA Modelleri: Hareketli Ortalama Modelleri MA(q) Süreci

DOĞRUSAL ZAMAN SERİSİ MODELLERİ. Durağan ARIMA Modelleri: Hareketli Ortalama Modelleri MA(q) Süreci DOĞRUSAL ZAMAN SERİSİ MODELLERİ Durağan ARIMA Modelleri: Hareketli Ortalama Modelleri MA(q) Süreci Hareketli Ortalama Süreci:MA(q) Hareketli Ortalama sürecini yapısını ortaya koymak için önce hisse senedi

Detaylı

Tekirdağ&Ziraat&Fakültesi&Dergisi&

Tekirdağ&Ziraat&Fakültesi&Dergisi& NamıkKemalÜniversitesi ISSN:1302*7050 TekirdağZiraatFakültesiDergisi Journal(of(Tekirdag(Agricultural(Faculty( ( ( ( ( ( ( An(International(Journal(of(all(Subjects(of(Agriculture( Cilt(/(Volume:(10Sayı(/(Number:(2(((((Yıl(/(Year:(2013

Detaylı

FARKLI YÖNTEMLERLE TAHMİN EDİLEN POTANSİYEL ÜRETİM VE ÜRETİM AÇIĞININ KARŞILAŞTIRILMASI : TÜRKİYE ÖRNEĞİ

FARKLI YÖNTEMLERLE TAHMİN EDİLEN POTANSİYEL ÜRETİM VE ÜRETİM AÇIĞININ KARŞILAŞTIRILMASI : TÜRKİYE ÖRNEĞİ FARKLI YÖNTEMLERLE TAHMİN EDİLEN POTANSİYEL ÜRETİM VE ÜRETİM AÇIĞININ KARŞILAŞTIRILMASI : TÜRKİYE ÖRNEĞİ Ahmet DEMİR (*) 1. Giriş Ekonomi politikalarının önemli değişkenlerinden birisi olan üretim açığı

Detaylı

Eğitim / Danışmanlık Hizmetinin Tanımı

Eğitim / Danışmanlık Hizmetinin Tanımı Eğitim / Danışmanlık Hizmetinin Tanımı 1. Proje Kapsamında Eğitim Talep Edilmiş ise, Eğitimin İçeriği Hakkında bilgi veriniz. Ekonometri alanı iktisat teorisi, işletme, matematik ve istatistiğin birleşmesiyle

Detaylı

3. TAHMİN En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi 1

3. TAHMİN En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi 1 3. TAHMİN 3.1. En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi 1 En Küçük Kareler (EKK) yöntemi, regresyon çözümlemesinde en yaygın olarak kullanılan, daha sonra ele alınacak bazı varsayımlar altında çok aranan istatistiki

Detaylı

Örnek. Aşağıdaki veri setlerindeki X ve Y veri çiftlerini kullanarak herbir durumda X=1,5 için Y nin hangi değerleri alacağını hesaplayınız.

Örnek. Aşağıdaki veri setlerindeki X ve Y veri çiftlerini kullanarak herbir durumda X=1,5 için Y nin hangi değerleri alacağını hesaplayınız. Örnek Aşağıdaki veri setlerindeki X ve Y veri çiftlerini kullanarak herbir durumda X=1,5 için Y nin hangi değerleri alacağını hesaplayınız. i. ii. X 1 2 3 4 1 2 3 4 Y 2 3 4 5 4 3 2 1 Örnek Aşağıdaki veri

Detaylı

Avrasya Ekonomik Birliği Elektrik Piyasası Entegrasyonu Kapsamında Kırgızistan ın Enerji Tüketim Projeksiyonu

Avrasya Ekonomik Birliği Elektrik Piyasası Entegrasyonu Kapsamında Kırgızistan ın Enerji Tüketim Projeksiyonu Avrasya Ekonomik Birliği Elektrik Piyasası Entegrasyonu Kapsamında Kırgızistan ın Enerji Tüketim Projeksiyonu Prof. Dr. Ahmet BurçinYERELİ Hacettepe Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi,

Detaylı

Zaman Serisi Verileriyle Regresyon Analizi

Zaman Serisi Verileriyle Regresyon Analizi Zaman Serisi Verileriyle Regresyon Analizi Hüseyin Taştan 1 1 Yıldız Teknik Üniversitesi Iktisat Bölümü Textbook: Introductory Econometrics (4th ed.) J. Wooldridge 13 Mart 2013 Ekonometri II: Zaman Serisi

Detaylı

AKADEMİK BAKIŞ Uluslararası Hakemli Sosyal Bilimler E-Dergisi ISSN:1694 528X Sayı: 5 Ocak 2005

AKADEMİK BAKIŞ Uluslararası Hakemli Sosyal Bilimler E-Dergisi ISSN:1694 528X Sayı: 5 Ocak 2005 ZAMAN SERİLERİNDE SAHTE REGRESYON SORUNU VE REEL KAMU HARCAMALARINA YÖNELİK BİR EKONOMETRİK MODEL UYGULAMASI Nevin UZGÖREN * Ergin UZGÖREN ** ÖZET Zaman serisi verilerine dayalı ekonometrik analizlerde

Detaylı

RASYONEL BEKLENTİLER-YAŞAM BOYU SÜREKLİ GELİR HİPOTEZİNİN TESTİ

RASYONEL BEKLENTİLER-YAŞAM BOYU SÜREKLİ GELİR HİPOTEZİNİN TESTİ Ekonometri ve İstatistik Sayı:11 2010 90 99 İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ İKTİSAT FAKÜLTESİ EKONOMETRİ VE İSTATİSTİK DERGİSİ RASYONEL BEKLENTİLER-YAŞAM BOYU SÜREKLİ GELİR HİPOTEZİNİN TESTİ YRD. DOÇ. DR. UĞUR SİVRİ

Detaylı

Doç. Dr. Dilek ALTAŞ İSTATİSTİKSEL ANALİZ

Doç. Dr. Dilek ALTAŞ İSTATİSTİKSEL ANALİZ I Doç. Dr. Dilek ALTAŞ İSTATİSTİKSEL ANALİZ II Yayın No : 2845 Teknik Dizisi : 158 1. Baskı Şubat 2013 İSTANBUL ISBN 978-605 - 377 868-4 Copyright Bu kitabın bu basısı için Türkiye deki yayın hakları BETA

Detaylı

QUANTILE REGRESYON * Quantile Regression

QUANTILE REGRESYON * Quantile Regression QUANTILE REGRESYON * Quantile Regression Fikriye KURTOĞLU İstatistik Anabilim Dalı Olcay ARSLAN İstatistik Anabilim Dalı ÖZET Bu çalışmada, Lineer Regresyon analizinde kullanılan en küçük kareler yöntemine

Detaylı

SİSTEMATİK ÖRNEK, ORTALAMA ÖRNEK VE MEVSİMSEL BİRİM KÖKLER ÜZERİNE BİR UYGULAMA 1*

SİSTEMATİK ÖRNEK, ORTALAMA ÖRNEK VE MEVSİMSEL BİRİM KÖKLER ÜZERİNE BİR UYGULAMA 1* Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi Y.2017, C.22, S.1, s.213-220. Suleyman Demirel University The Journal of Faculty of Economics and Administrative Sciences Y.2017,

Detaylı

DERS NOTU 09 DIŞLAMA ETKİSİ UYUMLU MALİYE VE PARA POLİTİKALARI PARA ARZI TANIMLARI KLASİK PARA VE FAİZ TEORİLERİ

DERS NOTU 09 DIŞLAMA ETKİSİ UYUMLU MALİYE VE PARA POLİTİKALARI PARA ARZI TANIMLARI KLASİK PARA VE FAİZ TEORİLERİ DERS NOTU 09 DIŞLAMA ETKİSİ UYUMLU MALİYE VE PARA POLİTİKALARI PARA ARZI TANIMLARI KLASİK PARA VE FAİZ TEORİLERİ Bugünki dersin içeriği: 1. MALİYE POLİTİKASI VE DIŞLAMA ETKİSİ... 1 2. UYUMLU MALİYE VE

Detaylı

İÇİNDEKİLER. BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1. BÖLÜM 2 Frekans Dağılımları 37

İÇİNDEKİLER. BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1. BÖLÜM 2 Frekans Dağılımları 37 İÇİNDEKİLER BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1 İstatistik 1 Yığın ve Örnek; Tümevarımcı ve Betimleyici İstatistik 1 Değişkenler: Kesikli ve Sürekli 1 Verilerin Yuvarlanması Bilimsel Gösterim Anlamlı Rakamlar

Detaylı

ZAMAN SERİLERİ EKONOMETRİSİ I: DURAĞANLIK, BİRİM KÖKLER

ZAMAN SERİLERİ EKONOMETRİSİ I: DURAĞANLIK, BİRİM KÖKLER ZAMAN SERİLERİ EKONOMETRİSİ I: DURAĞANLIK, BİRİM KÖKLER ZAMAN SERİLERİ VE TEMEL KAVRAMLAR Bir zaman serisi, bir değişkenin zaman içindeki hareketini gözlemler. Değişkenlere ilişkin değerler aylık, üç aylık,

Detaylı

EKONOMETRİK SERİLERDE UZUN DÖNEM EŞBÜTÜNLEŞME VE KISA DÖNEM NEDENSELLİK İLİŞKİLERİ Eviews ve STATA Uygulamaları

EKONOMETRİK SERİLERDE UZUN DÖNEM EŞBÜTÜNLEŞME VE KISA DÖNEM NEDENSELLİK İLİŞKİLERİ Eviews ve STATA Uygulamaları EKONOMETRİK SERİLERDE UZUN DÖNEM EŞBÜTÜNLEŞME VE KISA DÖNEM NEDENSELLİK İLİŞKİLERİ Eviews ve STATA Uygulamaları EKONOMETRİK SERİLERDE UZUN DÖNEM EŞBÜTÜNLEŞME VE KISA DÖNEM NEDENSELLİK İLİŞKİLERİ Eviews

Detaylı

Editörler Prof.Dr. Ömer Yılmaz & Doç.Dr. Nihat Işık EKONOMETRİ

Editörler Prof.Dr. Ömer Yılmaz & Doç.Dr. Nihat Işık EKONOMETRİ Editörler Prof.Dr. Ömer Yılmaz & Doç.Dr. Nihat Işık EKONOMETRİ Yazarlar Prof. Dr. Hüseyin Özer Prof.Dr. Murat Karagöz Doç.Dr. H. Bayram Işık Doç.Dr. Mustafa Kemal Beşer Doç.Dr. Nihat Işık Doç.Dr. Selçuk

Detaylı

İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ...

İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ... İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ... v GİRİŞ... 1 1. İSTATİSTİK İN TARİHÇESİ... 1 2. İSTATİSTİK NEDİR?... 3 3. SAYISAL BİLGİDEN ANLAM ÇIKARILMASI... 4 4. BELİRSİZLİĞİN ELE ALINMASI... 4 5. ÖRNEKLEME... 5 6. İLİŞKİLERİN

Detaylı

27 Mart Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (4th ed.) J. Wooldridge. 1 Yıldız Teknik Üniversitesi

27 Mart Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (4th ed.) J. Wooldridge. 1 Yıldız Teknik Üniversitesi ZAMAN SERİLERİ VERİLERİYLE REGRESYON ANALİZİNDE EK KONULAR Hüseyin Taştan 1 1 Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (4th ed.) J. Wooldridge

Detaylı

EURO/TL VOLATİLİTESİNİN TÜRKİYE - AVRUPA BİRLİĞİ TİCARET PERFORMANSI ÜZERİNDEKİ ETKİLERİ: AMPİRİK BULGULAR *

EURO/TL VOLATİLİTESİNİN TÜRKİYE - AVRUPA BİRLİĞİ TİCARET PERFORMANSI ÜZERİNDEKİ ETKİLERİ: AMPİRİK BULGULAR * Doğuş Üniversitesi Dergisi, 14 (1) 2013, 112-124 EURO/TL VOLATİLİTESİNİN TÜRKİYE - AVRUPA BİRLİĞİ TİCARET PERFORMANSI ÜZERİNDEKİ ETKİLERİ: AMPİRİK BULGULAR * THE EFFECTS OF EURO/TL VOLATILITY ON THE PERFORMANCE

Detaylı

MURAT EĞİTİM KURUMLARI

MURAT EĞİTİM KURUMLARI 2013 KPSS de Testlerin Kapsamları Değişti ÖSYM tarafından yapılan açıklamaya göre 2013 KPSS de uygulanacak testlerin içeriğinde bir takım değişiklikler yapıldı. Bu değişikler başta Genel Yetenek - Genel

Detaylı

KONUT ELEKTRiK TALEP DENKLEMiNiN TAHMiNi: Türkiye Örneği, 1950-1991 (*)

KONUT ELEKTRiK TALEP DENKLEMiNiN TAHMiNi: Türkiye Örneği, 1950-1991 (*) EKONOMİK YAKLAŞlM 71 KONUT ELEKTRiK TALEP DENKLEMiNiN TAHMiNi: Türkiye Örneği, 1950-1991 (*) Rahmi YAMAK* * Bayram GÜNGÖR * * * GiRiŞ Bir çok ülkede olduğu gibi, Türkiye'de de konut elektrik tüketiminin

Detaylı

Türkiye de Tarımsal Üretim ile Tarımsal Kredi Kullanımı Arasındaki Nedensellik İlişkisi

Türkiye de Tarımsal Üretim ile Tarımsal Kredi Kullanımı Arasındaki Nedensellik İlişkisi Araştırma Makalesi / Research Article Iğdır Üni. Fen Bilimleri Enst. Der. / Iğdır Univ. J. Inst. Sci. & Tech. 4(1): 67-72, 2014 Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Iğdır University Journal

Detaylı

BÖLÜM 10 ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ

BÖLÜM 10 ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ İÇİNDEKİLER BÖLÜM 10 ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ I. ÖRNEKLEME... 1 II. ÖRNEKLEMENİN SAFHALARI... 2 III. ÖRNEK ALMA YÖNTEMLERİ 5 A. RASYONEL ÖRNEK ALMA... 5 B. TESADÜFİ ÖRNEK ALMA... 6 C. KADEMELİ ÖRNEK ALMA...

Detaylı

ÖNGÖRÜ TEKNĐKLERĐ ÖDEV 5 (KEY)

ÖNGÖRÜ TEKNĐKLERĐ ÖDEV 5 (KEY) ÖNGÖRÜ TEKNĐKLERĐ ÖDEV (KEY) Aşağıda verilen Y zaman sersisi bir ürünle ilgili satışları,aylar itibariyle, gösteren bir seridir. a) Bu serinin garfiğini çizip serinin taşıdığı desenleri (Trend, mevsimsellik

Detaylı

Şehnaz BAKIR YĐĞĐTBAŞ

Şehnaz BAKIR YĐĞĐTBAŞ TÜRKĐYE DE ÖZEL SEKTÖR ĐŞLETME KREDĐLERĐNĐN BELĐRLEYĐCĐLERĐ ÖZ Şehnaz BAKIR YĐĞĐTBAŞ Makalede özel sektör işletme kredilerinin belirleyicileri olarak ekonomik faaliyet ve faiz oranları seçilmektedir. Banka

Detaylı

Meslek lisesi ve devlet lisesine giden N tane öğrenci olduğu ve bunların yıllık okul harcamalarına ait verilerin olduğu varsayılsın.

Meslek lisesi ve devlet lisesine giden N tane öğrenci olduğu ve bunların yıllık okul harcamalarına ait verilerin olduğu varsayılsın. KUKLA DEĞİŞKENLİ MODELLER Bir kukla değişkenli modeller (Varyans Analiz Modelleri) Kukla değişkenlerin diğer kantitatif değişkenlerle alındığı modeller (Kovaryans Analizi Modeller) Kukla değişkenlerin

Detaylı

Zaman Serileri Ekonometrisine Giriş

Zaman Serileri Ekonometrisine Giriş Zaman Serileri Ekonometrisine Giriş Box-Jenkins Yöntemi Ekonometri 2 Konu 26 Sürüm 2,0 (Ekim 2011) UADMK Açık Lisans Bilgisi İşbu belge, Creative Commons Attribution-Non-Commercial ShareAlike 3.0 Unported

Detaylı

Faiz Döviz Kuru İlişkisi Üzerine Ampirik Bir Çalışma

Faiz Döviz Kuru İlişkisi Üzerine Ampirik Bir Çalışma Faiz Döviz Kuru İlişkisi Üzerine Ampirik Bir Çalışma Bünyamin DEMİRGİL 1, Coşkun KARACA 2 Özet Faiz oranları önemli bir makroekonomik fiyat olarak ekonomi üzerinde önemli etkiler meydana getirmektedir.

Detaylı

PETROL FİYAT RİSKİ VE HİSSE SENEDİ FİYATLARI ARASINDAKİ İLİŞKİNİN BELİRLENMESİ: TÜRKİYE DE ENERJİ SEKTÖRÜ ÜZERİNDE BİR UYGULAMA

PETROL FİYAT RİSKİ VE HİSSE SENEDİ FİYATLARI ARASINDAKİ İLİŞKİNİN BELİRLENMESİ: TÜRKİYE DE ENERJİ SEKTÖRÜ ÜZERİNDE BİR UYGULAMA Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 24, Sayı: 4, 2010 297 PETROL FİYAT RİSKİ VE HİSSE SENEDİ FİYATLARI ARASINDAKİ İLİŞKİNİN BELİRLENMESİ: TÜRKİYE DE ENERJİ SEKTÖRÜ ÜZERİNDE BİR

Detaylı

Sığır Sayısı, Süt Üretimi ve Süt Fiyatı Arasındaki Uzun Dönem İlişkisinin Belirlenmesi: 1980-2013 Dönemi-Türkiye Örneği

Sığır Sayısı, Süt Üretimi ve Süt Fiyatı Arasındaki Uzun Dönem İlişkisinin Belirlenmesi: 1980-2013 Dönemi-Türkiye Örneği Türkiye Tarımsal Araştırmalar Dergisi http://dergi.siirt.edu.tr/index.php/ziraat Araştırma Makalesi / Research Article Turk J Agric Res (2014) 1: 196-202 TÜTAD ISSN: 2148-2306 Sığır Sayısı, Süt Üretimi

Detaylı

Gazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi Vol/Cilt: 1, No/Sayı: 1, 2014

Gazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi Vol/Cilt: 1, No/Sayı: 1, 2014 Mevsimsel Birim Kök Testleri: Türkiye Sanayi Üretim Endeksi Üzerine Bir Uygulama Keziban TEKİN Türkiye İstatistik Kurumu, Ankara e-posta: kezibantekin@gmail.com Yılmaz AKDİ Ankara Üniversitesi, Fen Fakültesi,

Detaylı

U.U. International Journal of Social Inquiry / U.Ü. Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi Cilt / Volume 8 Sayı / Issue ss./pp.

U.U. International Journal of Social Inquiry / U.Ü. Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi Cilt / Volume 8 Sayı / Issue ss./pp. Hata Terimlerindeki Otokorelasyonun Dickey Fuller Birim Kök Testinin Gücü Üzerindeki Etkisi: Simülasyon Model Yaklaşımı U.U. International Journal of Social Inquiry / U.Ü. Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi

Detaylı

ÇOKLU REGRESYON ANALİZİNDE VARSAYIMLARDAN SAPMALARIN İNCELENMESİ

ÇOKLU REGRESYON ANALİZİNDE VARSAYIMLARDAN SAPMALARIN İNCELENMESİ ÇOKLU REGRESYON ANALİZİNDE VARSAYIMLARDAN SAPMALARIN İNCELENMESİ 1. ÇOKLU REGRESYON ANALİZİ VE VARSAYIMALARDAN SAPMALAR 1.1. Çoklu Regresyon modeli Varsayımları 1.2. Tahmincilerin anlamlılığının sınanması

Detaylı

DERS BİLGİLERİ Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS Çok Değişkenli İstatistik EKO428 Bahar Ön Koşul Dersin Dili

DERS BİLGİLERİ Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS Çok Değişkenli İstatistik EKO428 Bahar Ön Koşul Dersin Dili DERS BİLGİLERİ Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS Çok Değişkenli İstatistik EKO428 Bahar 3+0 3 3 Ön Koşul Yok Dersin Dili Türkçe Dersin Seviyesi Lisans Dersin Türü Seçmeli Dersi Veren Öğretim Elemanı

Detaylı

A. Regresyon Katsayılarında Yapısal Kırılma Testleri

A. Regresyon Katsayılarında Yapısal Kırılma Testleri A. Regresyon Katsayılarında Yapısal Kırılma Testleri Durum I: Kırılma Tarihinin Bilinmesi Durumu Kırılmanın bilinen bir tarihte örneğin tarihinde olduğunu önceden bilinmesi durumunda uygulanır. Örneğin,

Detaylı

BİYOİSTATİSTİK DERSLERİ AMAÇ VE HEDEFLERİ

BİYOİSTATİSTİK DERSLERİ AMAÇ VE HEDEFLERİ BİYOİSTATİSTİK DERSLERİ AMAÇ VE HEDEFLERİ DÖNEM I-I. DERS KURULU Konu: Bilimsel yöntem ve istatistik Amaç: Biyoistatistiğin tıptaki önemini kavrar ve sonraki dersler için gerekli terminolojiye hakim olur.

Detaylı

EME 3117 SİSTEM SIMÜLASYONU. Girdi Analizi. Özet İstatistikler ve Histogram (Minitab)(1) Örnek: Eczane İçin Servis Süreleri

EME 3117 SİSTEM SIMÜLASYONU. Girdi Analizi. Özet İstatistikler ve Histogram (Minitab)(1) Örnek: Eczane İçin Servis Süreleri EME 3117 1 2 Girdi Analizi SİSTEM SIMÜLASYONU Modellenecek sistemi (prosesi) dokümante et. Veri toplamak için bir plan geliştir. Veri topla. Verilerin grafiksel ve istatistiksel analizini yap. Girdi Analizi-I

Detaylı

Ch. 11: Zaman Serileri Verileriyle Regresyon Analizinde Ek Konular

Ch. 11: Zaman Serileri Verileriyle Regresyon Analizinde Ek Konular Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ekonometri II Ders Notları Ders Kitabı: J.M. Wooldridge, Introductory Econometrics A Modern Approach, 2nd. ed., 2002, Thomson Learning. Ch. 11: Zaman Serileri

Detaylı

Örneklemden elde edilen parametreler üzerinden kitle parametreleri tahmin edilmek istenmektedir.

Örneklemden elde edilen parametreler üzerinden kitle parametreleri tahmin edilmek istenmektedir. ÇIKARSAMALI İSTATİSTİKLER Çıkarsamalı istatistikler, örneklemden elde edilen değerler üzerinde kitleyi tanımlamak için uygulanan istatistiksel yöntemlerdir. Çıkarsamalı istatistikler; Tahmin Hipotez Testleri

Detaylı

İki Ortalama Arasındaki Farkın Önemlilik Testi (Student s t Test) Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı

İki Ortalama Arasındaki Farkın Önemlilik Testi (Student s t Test) Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı İki Ortalama Arasındaki Farkın Önemlilik Testi (Student s t Test) Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı İki Ortalama Arasındaki Farkın Önemlilik Testi (Student s t test) Ölçümle

Detaylı

İSTATİSTİK II. Hipotez Testleri 1

İSTATİSTİK II. Hipotez Testleri 1 İSTATİSTİK II Hipotez Testleri 1 1 Hipotez Testleri 1 1. Hipotez Testlerinin Esasları 2. Ortalama ile ilgili bir iddianın testi: Büyük örnekler 3. Ortalama ile ilgili bir iddianın testi: Küçük örnekler

Detaylı

BKİ farkı Standart Sapması (kg/m 2 ) A B BKİ farkı Ortalaması (kg/m 2 )

BKİ farkı Standart Sapması (kg/m 2 ) A B BKİ farkı Ortalaması (kg/m 2 ) 4. SUNUM 1 Gözlem ya da deneme sonucu elde edilmiş sonuçların, rastlantıya bağlı olup olmadığının incelenmesinde kullanılan istatistiksel yöntemlere HİPOTEZ TESTLERİ denir. Sonuçların rastlantıya bağlı

Detaylı

TÜKETİCİ KREDİLERİ VE CARİ AÇIK ARASINDAKİ İLİŞKİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ. Alınış Tarihi: 16 Ocak 2015 Kabul Tarihi: 15 Mart 2015

TÜKETİCİ KREDİLERİ VE CARİ AÇIK ARASINDAKİ İLİŞKİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ. Alınış Tarihi: 16 Ocak 2015 Kabul Tarihi: 15 Mart 2015 Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 29, Sayı: 2, 2015 407 TÜKETİCİ KREDİLERİ VE CARİ AÇIK ARASINDAKİ İLİŞKİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ Cüneyt KILIÇ Alınış Tarihi: 16 Ocak 2015 Kabul Tarihi:

Detaylı

ARIMA MODELLERİ KULLANILARAK YAPILAN ENERJİ TÜKETİMİ TAHMİN ÇALIŞMASI

ARIMA MODELLERİ KULLANILARAK YAPILAN ENERJİ TÜKETİMİ TAHMİN ÇALIŞMASI ARIMA MODELLERİ KULLANILARAK YAPILAN ENERJİ TÜKETİMİ TAHMİN ÇALIŞMASI Mehmet KURBAN 1 Ümmühan BAŞARAN FİLİK 2 Sevil ŞENTÜRK 3 1,2 Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü, Mühendislik-Mimarlık Fakültesi,

Detaylı

LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ

LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ Lojistik Regresyon Analizini daha kolay izleyebilmek için bazı terimleri tanımlayalım: 1. Değişken (incelenen özellik): Bireyden bireye farklı değerler alabilen özellik, fenomen

Detaylı

EME 3105 SİSTEM SİMÜLASYONU. Girdi Analizi Prosedürü. Dağılıma Uyum Testleri. Dağılıma Uyumun Kontrol Edilmesi. Girdi Analizi-II Ders 9

EME 3105 SİSTEM SİMÜLASYONU. Girdi Analizi Prosedürü. Dağılıma Uyum Testleri. Dağılıma Uyumun Kontrol Edilmesi. Girdi Analizi-II Ders 9 EME 3105 1 Girdi Analizi Prosedürü SİSTEM SİMÜLASYONU Modellenecek sistemi (prosesi) dokümante et Veri toplamak için bir plan geliştir Veri topla Verilerin grafiksel ve istatistiksel analizini yap Girdi

Detaylı

DOĞRUSAL OLMAYAN BİRİM KÖK TESTİ İLE BIST 100 ENDEKSİ ÜZERİNE AMPİRİK BİR ÇALIŞMA

DOĞRUSAL OLMAYAN BİRİM KÖK TESTİ İLE BIST 100 ENDEKSİ ÜZERİNE AMPİRİK BİR ÇALIŞMA Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, Cilt 14, Sayı 3, 2018 Int. Journal of Management Economics and Business, Vol. 14, No. 3, 2018 DOĞRUSAL OLMAYAN BİRİM KÖK TESTİ İLE BIST 100 ENDEKSİ ÜZERİNE

Detaylı

MEVDUAT FAİZ ORANLARINDAKİ DEĞİŞKENLİĞİN KREDİ HACMİ ÜZERİNDEKİ ETKİSİNE YÖNELİK BİR ARAŞTIRMA 1

MEVDUAT FAİZ ORANLARINDAKİ DEĞİŞKENLİĞİN KREDİ HACMİ ÜZERİNDEKİ ETKİSİNE YÖNELİK BİR ARAŞTIRMA 1 MEVDUAT FAİZ ORANLARINDAKİ DEĞİŞKENLİĞİN KREDİ HACMİ ÜZERİNDEKİ ETKİSİNE YÖNELİK BİR ARAŞTIRMA 1 Ali BAYRAKDAROĞLU Doç. Dr., Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi Gülşah Coşar AYDIN Özet Bu çalışma, mevduat

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Mehmet Güçlü

Yrd. Doç. Dr. Mehmet Güçlü Dersin Adı DERS ÖĞRETİM PLANI Ekonometri I Dersin Kodu ECO 301 Dersin Türü (Zorunlu, Seçmeli) Dersin Seviyesi (Ön Lisans, Lisans, Yüksek Lisans, Doktora) Dersin AKTS Kredisi 6 Haftalık Ders Saati 4 Haftalık

Detaylı

Ekonometri II (ECON 302T) Ders Detayları

Ekonometri II (ECON 302T) Ders Detayları Ekonometri II (ECON 302T) Ders Detayları Ders Adı Ekonometri II Ders Kodu ECON 302T Dönemi Ders Uygulama Saati Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Bahar 3 0 0 3 6 Ön Koşul Ders(ler)i ECON 301 Dersin Dili

Detaylı

A İSTATİSTİK. 1. nc r, n tane nesneden her defasında r tanesinin alındığı (sıralama önemsiz) kombinasyonların sayısını göstermektedir.

A İSTATİSTİK. 1. nc r, n tane nesneden her defasında r tanesinin alındığı (sıralama önemsiz) kombinasyonların sayısını göstermektedir. . nc r, n tane nesneden her defasında r tanesinin alındığı (sıralama önemsiz) kombinasyonların sayısını göstermektedir. Buna göre, n C r + n C r toplamı aşağıdakilerden hangisine eşittir? A) n + C r B)

Detaylı

Tahminleme Yöntemleri-2

Tahminleme Yöntemleri-2 PAU ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ IENG 318 - Üretim Planlama ve Kontrolü 1 Tahminleme Yöntemleri-2 İçerik 1. Mevsimsel Değişim Bazlı Teknik 2. Box-Jenkins Modelleri 3. Tahmin Yöntemlerini Uygulamada Dikkat Edilmesi

Detaylı

REEL DÖVİZ KURU İLE DIŞ TİCARET HADDİ VE

REEL DÖVİZ KURU İLE DIŞ TİCARET HADDİ VE REEL DÖVİZ KURU İLE DIŞ TİCARET HADDİ VE BİLEŞE LERİ ARASI DAKİ UZU DÖ EM İLİŞKİ Yrd.Doç.Dr. Hüseyin GÜRBÜZ * Yrd.Doç.Dr. Kamil ÇEKEROL ** ÖZET Bu makalede, döviz kuru değişiklikleri ile ticaret hadleri

Detaylı

Türkiye de Sanayi Üretim Endeksinin Periyodik Durağanlık Özellikleri

Türkiye de Sanayi Üretim Endeksinin Periyodik Durağanlık Özellikleri Türkiye de Sanayi Üretim Endeksinin Periyodik Durağanlık Özellikleri Selim YILDIRIM Doç. Dr., Anadolu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, İktisat Bölümü selimy@anadolu.edu.tr Esin KILIÇ

Detaylı

T.C. İNÖNÜ ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

T.C. İNÖNÜ ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ T.C. İNÖNÜ ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ASİMETRİK NEDENSELLİK TESTİ VE İHRACAT- EKONOMİK BÜYÜME İLİŞKİSİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA YÜKSEK LİSANS TEZİ DANIŞMAN HAZIRLAYAN YRD.DOÇ.DR.FATMA ZEREN A.KÜBRA

Detaylı

İÇİNDEKİLER 1. BÖLÜM STATA PAKET PROGRAMINA GİRİŞ

İÇİNDEKİLER 1. BÖLÜM STATA PAKET PROGRAMINA GİRİŞ 3. BASKIYA ÖNSÖZ İleri Panel Veri Analizi kitabının 2012 yılında çıkan ilk baskısının çok hızlı tükenmesi üzerine, 2013 yılında çok daha fazla adetle ikinci baskısı yapılmıştır. Kitabın ikinci baskısı

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Ercan ŞAHBUDAK Cumhuriyet Üniversitesi, Edebiyat Fakültesi, Sosyoloji Bölümü,

Yrd. Doç. Dr. Ercan ŞAHBUDAK Cumhuriyet Üniversitesi, Edebiyat Fakültesi, Sosyoloji Bölümü, ISSN: 2149-9225 Yıl: 2, Sayı: 3, Mart 2016, s. 85-96 Yrd. Doç. Dr. Ercan ŞAHBUDAK Cumhuriyet Üniversitesi, Edebiyat Fakültesi, Sosyoloji Bölümü, erhoca-346@hotmail.com Yrd. Doç. Dr. Dilek ŞAHİN Cumhuriyet

Detaylı

İSTATİSTİKSEL VERİ ANALİZİ

İSTATİSTİKSEL VERİ ANALİZİ İSTATİSTİKSEL VERİ ANALİZİ Prof. Dr. Gül ERGÜN Hacettepe Üniversitesi Kasım 2013 İstatistik Nedir? İSTATİSTİK Belirli bir konuda toplanan sayısal değerlerdir. Buna göre, 2012 yılında Türkiye de kayıtlı

Detaylı

Matris Cebiriyle Çoklu Regresyon Modeli

Matris Cebiriyle Çoklu Regresyon Modeli Matris Cebiriyle Çoklu Regresyon Modeli Hüseyin Taştan Mart 00 Klasik Regresyon Modeli k açıklayıcı değişkenden oluşan regresyon modelini her gözlem i için aşağıdaki gibi yazabiliriz: y i β + β x i + β

Detaylı

istatistik El 10 1_ ve 2_ sorular a Ş3 gldakl bilgilere göre Al 4 Bl 6 cı 7 Dl 8 Al 5 B) 12 CL 27 D) 28 E) 35 2Q 10 BS 4200-A

istatistik El 10 1_ ve 2_ sorular a Ş3 gldakl bilgilere göre Al 4 Bl 6 cı 7 Dl 8 Al 5 B) 12 CL 27 D) 28 E) 35 2Q 10 BS 4200-A 2Q 10 BS 4200- İstatistik sorulannın cevap l anmasında gerekli olabilecek tablolar ve f ormüller bu kita p ç ığın sonunda ver-ilmiştir. 1_ ve 2_ sorular a Ş3 gldakl bilgilere göre cevaplandırılacaktır

Detaylı

TÜRK İMALAT SANAYİİ NDE UZUN DÖNEM ÜCRET-FİYAT-İSTİHDAM İLİŞKİLERİNİN EKONOMETRİK OLARAK İNCELENMESİ. Kıvılcım METİN* Şenay ÜÇDOĞRUK** ÖZET

TÜRK İMALAT SANAYİİ NDE UZUN DÖNEM ÜCRET-FİYAT-İSTİHDAM İLİŞKİLERİNİN EKONOMETRİK OLARAK İNCELENMESİ. Kıvılcım METİN* Şenay ÜÇDOĞRUK** ÖZET TÜRK İMALAT SANAYİİ NDE UZUN DÖNEM ÜCRET-FİYAT-İSTİHDAM İLİŞKİLERİNİN EKONOMETRİK OLARAK İNCELENMESİ Kıvılcım METİN* Şenay ÜÇDOĞRUK** ÖZET Bu çalışmada 1962-1992 yılları arasında Türk İmalat Sanayiinde

Detaylı

KORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ. Doç. Dr. Bahar TAŞDELEN

KORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ. Doç. Dr. Bahar TAŞDELEN KORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ Doç. Dr. Bahar TAŞDELEN Günlük hayattan birkaç örnek Gelişim dönemindeki bir çocuğun boyu ile kilosu arasındaki ilişki Bir ailenin tükettiği günlük ekmek sayısı ile ailenin

Detaylı

TAŞINMAZ DEĞERLEMEDE İSTATİSTİKSEL ANALİZ

TAŞINMAZ DEĞERLEMEDE İSTATİSTİKSEL ANALİZ Taşınmaz Değerlemede İstatistiksel Analiz Taşınmaz Değerleme ve Geliştirme Tezsiz Yüksek Lisans Programı TAŞINMAZ DEĞERLEMEDE İSTATİSTİKSEL ANALİZ 1 Taşınmaz Değerlemede İstatistiksel Analiz İçindekiler

Detaylı

DÖVİZ KURUNDAN FİYATLARA GEÇİŞ ETKİSİNİN GRANGER NEDENSELLİK TESTİ İLE İNCELENMESİ TÜRKİYE ÖRNEĞİ

DÖVİZ KURUNDAN FİYATLARA GEÇİŞ ETKİSİNİN GRANGER NEDENSELLİK TESTİ İLE İNCELENMESİ TÜRKİYE ÖRNEĞİ DÖVİZ KURUNDAN FİYATLARA GEÇİŞ ETKİSİNİN GRANGER NEDENSELLİK TESTİ İLE İNCELENMESİ TÜRKİYE ÖRNEĞİ Öğr. Gör. Emrah TÜRK * & Ögr. Gör. Ahmet Turan ÇETİNKAYA ** Öz Ticari engellerin ortadan kalktığı, yeni

Detaylı

Tahminleme Yöntemleri

Tahminleme Yöntemleri PAU ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ IENG 318 - Üretim Planlama ve Kontrolü Tahminleme Yöntemleri 2012-2013 Bahar Yarıyılı 1 İçerik 1. Talep Tahmini Kavramı 2. Talep Tahminlerinin Kullanım Yeri 3. Talep Tahmin Modelleri

Detaylı

Ders Planı: - Talep Yapıları. - Tahmin Etmede Önemli Kararlar. - Yargısal Yöntemler. - Nedensel Yöntemler: Doğrusal Regresyon

Ders Planı: - Talep Yapıları. - Tahmin Etmede Önemli Kararlar. - Yargısal Yöntemler. - Nedensel Yöntemler: Doğrusal Regresyon Ders Planı: - Talep Yapıları - Tahmin Etmede Önemli Kararlar - Yargısal Yöntemler - Nedensel Yöntemler: Doğrusal Regresyon - Zaman Serisi Yöntemleri - Zaman Serisi Yönteminin Seçimi - Çoklu Tekniklerin

Detaylı

Korelasyon, Korelasyon Türleri ve Regresyon

Korelasyon, Korelasyon Türleri ve Regresyon Korelasyon, Korelasyon Türleri ve Regresyon İçerik Korelasyon Korelasyon Türleri Korelasyon Katsayısı Regresyon KORELASYON Korelasyon iki ya da daha fazla değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi gösterir.

Detaylı

Ham Petrol İthal Fiyatıyla Enflasyon Arasındaki İlişki: Türkiye Analizi*

Ham Petrol İthal Fiyatıyla Enflasyon Arasındaki İlişki: Türkiye Analizi* Finans Politik & Ekonomik Yorumlar 2010 Cilt: 47 Sayı:540 O. PEKER - M. MERCAN 25 Ham Petrol İthal Fiyatıyla Enflasyon Arasındaki İlişki: Türkiye Analizi* Özet Osman PEKER 1 Mehmet MERCAN 2 Bu çalışmada,

Detaylı

ISSN : 1308-7444 abdullahtakim@gmail.com 2010 www.newwsa.com Bartin-Turkey

ISSN : 1308-7444 abdullahtakim@gmail.com 2010 www.newwsa.com Bartin-Turkey ISSN:1306-3111 e-journal of New World Sciences Academy 2010, Volume: 5, Number: 2, Article Number: 3C0037 SOCIAL SCIENCES Received: December 2009 Accepted: March 2010 Abdullah Takım Series : 3C Bartin

Detaylı

İSTATİSTİK VE OLASILIK SORULARI

İSTATİSTİK VE OLASILIK SORULARI İSTATİSTİK VE OLASILIK SORULARI SORU 1 Meryem, 7 arkadaşı ile bir voleybol maçına katılmayı planlamaktadır. Davet ettiği arkadaşlarından herhangi bir tanesinin EVET deme olasılığı 0,8 ise, en az 3 arkadaşının

Detaylı

PARAMETRİK ve PARAMETRİK OLMAYAN (NON PARAMETRİK) ANALİZ YÖNTEMLERİ.

PARAMETRİK ve PARAMETRİK OLMAYAN (NON PARAMETRİK) ANALİZ YÖNTEMLERİ. AED 310 İSTATİSTİK PARAMETRİK ve PARAMETRİK OLMAYAN (NON PARAMETRİK) ANALİZ YÖNTEMLERİ. Standart Sapma S = 2 ( X X ) (n -1) =square root =sum (sigma) X=score for each point in data _ X=mean of scores

Detaylı

EŞANLI DENKLEM MODELLERİ

EŞANLI DENKLEM MODELLERİ EŞANLI DENKLEM MODELLERİ Eşanlı denklem modelleri, tek denklemli modeller ile açıklanamayan iktisadi olayları açıklamak için kullanılan model türlerinden birisidir. Çift yönlü neden-sonuç ilişkisi söz

Detaylı

Zaman Serileri Ekonometrisine Giriş

Zaman Serileri Ekonometrisine Giriş Zaman Serileri Ekonometrisine Giriş Yöney Özbağlanım Modeli Ekonometri 2 Konu 27 Sürüm 2,0 (Ekim 2011) UADMK Açık Lisans Bilgisi İşbu belge, Creative Commons Attribution-Non-Commercial ShareAlike 3.0 Unported

Detaylı