çindekiler Yatay-Kesit Veriler ile Regresyon Analizi 21 Ekonometrinin Do as ve ktisadi Veri 1 Çoklu Regresyon Analizi: Tahmin 68

Transkript

1 BÖLÜM 1 Ekonometrinin Do as ve ktisadi Veri Ekonometri Nedir? Uygulamal ktisadi Analizin Ad mlar ktisadi Verinin Yap s 5 Yatay-Kesit Verileri 5 Zaman Serisi Verisi 8 Havuzlanm Yatay Kesitler 9 Panel veya Karma Veri 10 Veri Yap lar Üzerine Bir Yorum Nedensellik ve Ekonometrik Analizde Ceteris Paribus Notasyonu 12 Özet 17 Anahtar Terimler 17 Problemler 17 Bilgisayar Al t rmalar 17 KISIM 1 Yatay-Kesit Veriler ile Regresyon Analizi 21 BÖLÜM 2 Basit Regresyon Modeli Basit Regresyon Modelinin Tan m S radan En Küçük Kareler Tahminlerini Elde Etme 27 Terminoloji Üzerine Bir Not Herhangi Bir Veri Örnekleminin SEKK Özellikleri 36 Teorik De erler ve Art klar 36 SEKK statistiklerinin Cebirsel Özellikleri 37 Uyum yili i Ölçü Birimleri ve Fonksiyonel ekil 41 Ölçme Birimlerini De i tirmenin SEKK statistikleri Üzerindeki Etkileri 41 Basit Regresyona Do rusal Olmamay Dâhil Etme 43 Do rusal Regresyonun Anlam Beklenen De erler ve SEKK Tahmincilerinin Varyanslar 46 SEKK nin Sapmas zl 47 SEKK Tahmincilerin Varyanslar 52 Hata Varyans n n Tahmin Edilmesi Orijinden Geçen Regresyon 58 Özet 59 Anahtar Terimler 60 Problemler 61 Bilgisayar Al t rmalar 64 Ek 2A 66 BÖLÜM 3 Çoklu Regresyon Analizi: Tahmin Çoklu Regresyon Kuram 68 ki Ba ms z De i kenli Model 68 k Ba ms z De i kenli Model S radan En Küçük Karelerin leyi i ve Yorumu 73 SEKK Tahminlerinin Elde Edilmesi 73 SEKK Regresyon Denkleminin Yorumlanmas 74 Çoklu Regresyonda Di er Faktörleri Sabit Tutma n n Anlam 77 E Anl Olarak Birden Fazla De i kenin De i tirilmesi 77 SEKK nin Teorik De erleri ve Art klar 77 Çoklu Regresyonun K smi Ar nd rma (Partialling Out) Yorumu 78 Basit ve Çoklu Regresyon Tahminlerinin Kar la t r lmas 79 Uyum yili i 80 Orijinden Geçen Regresyon SEKK Tahmincilerinin Beklenen De eri 84 Bir Regresyon Modeline lgisiz De i kenlerin lave Edilmesi 89 hmal Edilmi De i ken Sapmas : Basit Bir Durum 89 hmal Edilen De i ken Sapmas : Daha Genel Durumlar 93 xii

2 xiii 3.4 SEKK Tahmincilerinin Varyans 94 SEKK Varyanslar n n Bile enleri: Çoklu Do rusal Ba l l k 95 Eksik Belirlenmi Modellerde Varyanslar 99 2 nin Tahmin Edilmesi: SEKK Tahmincilerinin Standart Hatalar SEKK nin Etkinli i: Gauss- Markov Teoremi 102 Özet 104 Anahtar Terimler 105 Problemler 105 Bilgisayar Al t rmalar 110 Ek 3A 113 BÖLÜM 4 Çoklu Regresyon Analizi: Ç kar m SEKK Tahmincilerinin Örnekleme Da l mlar Tek Bir Anakütle Parametresi ile lgili Hipotezlerin Test Edilmesi: t Testi 120 Tek Tarafl Alternatiflere Kar Test Yap lmas 123 Çift Tarafl Alternatifler 128 j ile lgili Di er Hipotezleri Test Etme 130 t Testleri çin p-de erlerinin Hesaplanmas 133 Klasik Hipotez Test Etme Dili Üzerine Bir Hat rlatma 135 statistiksel Anlaml l a Kar ktisadi veya Pratik Anlaml l k Güven Aral klar Parametrelerin Tek Bir Do rusal Bile eni Hakk ndaki Hipotezlerin Test Edilmesi Çoklu Do rusal K s tlar n Test Edilmesi: F Testi 143 F ve t statistikleri Aras ndaki li ki 149 F statisti inin R-Kare Formu 150 F Testleri çin p-de erlerinin Hesaplanmas 151 Regresyonun Tümünün Anlaml l çin F statisti i 152 Genel Do rusal K s tlar n Test Edilmesi Regresyon Sonuçlar n n Rapor Edilmesi 154 Özet 156 Anahtar Terimler 158 Problemler 159 Bilgisayar Al t rmalar 163 BÖLÜM 5 Çoklu Regresyon Analizi: SEKK nin Asimtotik Özellikleri Tutarl l k 167 SEKK nin Tutars zl n n Elde Edilmesi Asimtotik Normallik ve Büyük Örnek Ç kar m 172 Di er Büyük Örnek Testleri: Lagrange Çarpan statisti i SEKK nin Asimtotik Etkinli i 179 Özet 180 Anahtar Terimler 181 Problemler 181 Bilgisayar Al t rmalar 181 Ek 5A 182 BÖLÜM 6 Çoklu Regresyon Analizi: leri Konular Veri Ölçe inin SEKK statistiklerine Etkileri 184 Beta Katsay lar Fonksiyonel ekil Hakk nda Daha Fazla Bilgi 189 Logaritmik Fonksiyonel ekillerinin Kullan m ile lgili Daha Fazla Bilgi 189 Karesel Modeller 192 Etkile im Terimli Modeller Uyum yili i ve Aç klay c De i kenlerin Seçimi Hakk nda Daha Fazla Bilgi 199 Düzeltilmi R-Kare 200 Yuvalanmam Modeller Aras nda Seçim Yapmak çin Düzeltilmi R-Karenin Kullan m 201 Regresyon Analizinde Çok Fazla Say da Faktörün Kontrolü 203 Hata Varyans n Azaltmak çin Aç klay c lar n Eklenmesi Öngörü ve Art k Analizi 206 Öngörüler çin Güven Aral klar 206 Art k Analizi 209 Ba ml De i ken log(y) Oldu unda y nin Öngörüsü 210

3 xiv çindekiler Özet 215 Anahtar Terimler 215 Problemler 216 Bilgisayar Al t rmalar 218 Ek 6A 223 BÖLÜM 7 Nitel Bilgi ile Çoklu Regresyon Analizleri: kili (veya Kukla) De i kenler Nitel Bilginin Tan mlanmas Tek Bir Kukla Ba ms z De i ken 226 Ba ml De i ken log(y) Oldu unda Kukla Aç klay c De i kenlerin Katsay lar n n Yorumlanmas Kukla De i kenlerin Çoklu Kategoriler çin Kullan m 233 S ral Bilgi çeren Kukla De i kenler Kukla De i kenlerle lgili Etkile imler 238 Kukla De i kenler Aras ndaki Etkile imler 238 Farkl E imlere zin Verilmesi 239 Gruplar n Regresyon Fonksiyonlar ndaki Farklar n n S nanmas kili Ba ml De i ken: Do rusal Olas l k Modeli Politika Analizi ve Program De erlendirme Üzerine Ek Tart malar 251 Özet 254 Anahtar Terimler 255 Problemler 255 Bilgisayar Al t rmalar 258 BÖLÜM 8 De i en Varyans SEKK çin De i en Varyans n Sonuçlar De i en Varyans - SEKK Tahmini Sonras Robust Sonuçlar 265 De i en Varyans-Robust LM Testinin Hesaplan De i en Varyans n Testi 271 De i en Varyans çin White Testi A rl kland r lm En Küçük Kareler Tahmini 276 Çarp msal Sabite Ba l De i en Varyans 277 De i en Varyans Fonksiyonu Tahmin Edilmelidir: Uygulanabilir GEKK 282 Varsay lan De i en Varyans Fonksiyonu Yanl ise Ne olur? 287 De i en Varyans ile Öngörü ve Öngörü Aral Gözden Geçirilmi Do rusal Olas l k Modeli 290 Özet 293 Anahtar Terimler 294 Problemler 294 Bilgisayar Al t rmalar 296 BÖLÜM 9 Tan mlama ve Veri Sorunlar Hakk nda Daha Fazlas Fonksiyonel ekil Hatas 300 Fonksiyonel ekil Hatas çin Genel Bir Test Olarak RESET 303 Yuvalanmam Alternatifine Kar Testler Gözlenemeyen Aç klay c De i kenler çin Temsilî De i ken Kullan m 306 Temsilî De i ken Olarak Gecikmeli Ba ml De i kenin Kullan m 310 Çoklu Regresyona Farkl Bir Bak Rassal E im Parametreli Modeller Ölçme Hatas Alt nda SEKK nin Özellikleri 315 Ba ml De i kende Ölçme Hatas 316 Aç klay c De i kende Ölçme Hatas Eksik Veri, Rassal Olmayan Örnekler ve A r De erli Gözlemler 322 Eksik Veri 322 Rassal Olmayan Örnekler 323 A r De erler ve Etkili Gözlemler En Küçük Mutlak Sapmalar Tahmini 330 Özet 331 Anahtar Terimler 332 Problemler 332 Bilgisayar Al t rmalar 334 KISIM 2 Zaman Serisi Verisi ile Regresyon Analizi 339 BÖLÜM 10 Zaman Serileri ile Basit Regresyon Analizi Zaman Serisi Verisinin Do as Zaman Serisi Regresyon Modeli

4 xv Örnekleri 342 Statik Modeller 342 Sonlu Gecikmesi Da lm Modeller 342 Zaman Endeksi ile lgili Kural Klasik Varsay mlarla SEKK için Sonlu Örnek Özellikleri 345 SEKK nin Sapmas zl 345 SEKK Tahmincilerinin Varyanslar ve Gauss-Markov Teoremi 349 Klasik Do rusal Model Varsay mlar Alt nda Ç kar m Fonksiyonel ekil, Kukla De i kenler ve Endeks Say lar Trendler ve Mevsimsellik 360 Trendli Zaman Serilerinin Özellikleri 360 Regresyon Analizinde Trendli De i kenin Kullan lmas 363 Zaman Trendli Regresyonlar n Trendden Ar nd r larak Yorumlanmas 365 Ba ml De i kenin Trendi Oldu unda R-Karenin Hesaplanmas 366 Mevsimsellik 368 Özet 370 Anahtar Terimler 371 Problemler 371 Bilgisayar Al t rmalar 373 BÖLÜM 11 Zaman Serisi Verisi ile lgili SEKK Kullan m ile lgili lave Konular Dura an ve Zay f Ba ml Zaman Serileri 377 Dura an ve Dura an Olmayan Zaman Serileri 378 Zay f Ba ml Zaman Serileri SEKK nin Asimtotik Özellikleri Yüksek Devaml Zaman Serilerinin Regresyon Analizinde Kullan lmas 388 Yüksek Devaml Zaman Serileri 388 Yüksek Devaml Zaman Serilerinin Dönü türülmesi 393 Zaman Serilerinin I(1) Olup Olmad na Karar Verilmesi Dinamik Tam Modeller ve Serisel Korelasyonun Olmamas Zaman Serisi Modelleri çin Sabit Varyans Varsay m 399 Özet 400 Anahtar Terimler 401 Problemler 401 Bilgisayar Al t rmalar 404 BÖLÜM 12 Zaman Serisi Regresyonlar nda Serisel Korelasyon ve De i en Varyans Serisel Korelasyonlu Hata Terimleriyle SEKK nin Özellikleri 408 Tutarl l k ve Sapmas zl k 408 Etkinlik ve Ç kar m 409 Uyum yili i 410 Gecikmeli Ba ml De i kenler Oldu unda Serisel Korelasyon Serisel Korelasyonun Test Edilmesi 412 Kesin D sal Aç klay c larla AR(1) Serisel Korelasyon çin t Testi 412 Klasik Varsay mlar Alt nda Durbin-Watson Testi 415 Kesin D sal Aç klay c lar Olmad nda AR(1) Serisel Korelasyonunun Test Edilmesi 416 Yüksek Mertebeden Serisel Korelasyonun Test Test Edilmesi Kesin D sal Aç klay c larla Serisel Korelasyonun Düzeltilmesi 419 AR(1) Modelinde En yi Do rusal Sapmas z Tahmincinin Elde Edilmesi 419 AR(1) Hatalarla Uygun GEKK Tahmini 421 SEKK ve UGEKK nin Kar la t r lmas 423 Yüksek Mertebe çin Serisel Korelasyonun Düzeltilmesi Serisel Korelasyon ve Fark Alma SEKK Sonras Serisel Korelasyon-Robust Ç kar m Zaman Serisi Regresyonlar nda De i en Varyans 432 De i en Varyans-Robust statistikler 432 De i en Varyans n Test Edilmesi 432 Otoregresif Ko ullu De i en Varyans 433 Regresyon Modellerinde De i en Varyans ve Serisel Korelasyon 435 Özet 437 Anahtar Terimler 437 Problemler 438 Bilgisayar Al t rmalar 438 EK A Temel Matematik Kurallar 443 A.1 Toplam Operatörü ve Tan mlay c statistikler 443 A.2 Do rusal Fonksiyonlar n Özellikleri 445 A.3 Oranlar ve Yüzdeler 447 A.4 Baz Özel Fonksiyonlar ve Özellikleri 450

5 xvi çindekiler Kareli Fonksiyonlar 450 Do al Logaritma 452 Üssel Fonksiyon 456 A.5 Diferansiyel Hesap 457 Özet 459 Anahtar Terimler 459 Problemler 459 EK B Olas l n Temelleri 462 B.1 Rassal De i kenler ve Olas l k Da l mlar 462 Kesikli Rassal De i kenler 463 Sürekli Rassal De i kenler 465 B.2 Bile ik Da l mlar, Ko ullu Da l mlar ve Ba ms zl k 467 Bile ik Da l mlar ve Ba ms zl k 467 Ko ullu Da l mlar 469 B.3 Olas l k Da l mlar n n Özellikleri 470 Merkezî E ilim Ölçüsü: Beklenen De er 470 Beklenen De erin Özellikleri 472 Di er Bir Merkezî E ilim Ölçüsü: Medyan 473 De i kenli in Ölçüleri: Varyans ve Standart Sapma 474 Varyans 474 Standart Sapma 476 Rassal Bir De i kenin Standartla t r lmas 476 Çarp kl k ve Bas kl k 477 B.4 Bile ik ve Ko ullu Da l mlar n Özellikleri 477 li ki Ölçüleri: Kovaryans ve Korelasyon 477 Kovaryans 477 Korelasyon Katsay s 479 Rassal De i kenlerin Toplamlar n n Varyans 480 Ko ullu Beklenen De er 481 Ko ullu Beklenen De erin Özellikleri 482 Ko ullu Varyans 484 B.5 Normal Da l m ve Normal Da l m ile li kili Da l mlar 485 Normal Da l m 485 Standart Normal Da l m 486 Normal Da l m n lave Özellikleri 488 Ki-Kare Da l m 489 t-da l m 489 F Da l m 491 Özet 492 Anahtar Terimler 492 Problemler 493 EK C Matematiksel statisti in Temelleri 495 C. 1 Anakütleler, Parametreler ve Rassal Örnekleme 495 Örnekleme 496 C.2 Tahmincilerin Sonlu Örnek Özellikleri 496 Tahminci ve Tahmin 497 Sapmas zl k 498 Tahmincilerin Örnekleme Varyans 500 Etkinlik 502 C.3 Tahmincinin Asimtotik veya Büyük Örnek Özellikleri 503 Tutarl l k 503 Asimtotik Normallik 506 C.4 Parametre Tahminine Genel Yakla mlar 508 Momentler Yöntemi 508 En Çok Benzerlik 509 En Küçük Kareler 510 C.5 Aral k Tahmini ve Güven Aral klar 510 Aral k Tahmininin Do as 510 Normal Da l ml Bir Anakütleden Ortalama çin Güven Aral klar 512 % 95 Güven Aral çin Basit Ba parmak Kural 516 Normal Da l ma Sahip Olmayan Anakütleler çin Asimtotik Güven Aral klar 516 C.6 Hipotezin Test Edilmesi 518 Hipotezin Test Edilmesinin Temelleri 518 Normal Da lan Bir Anakütlede Ortalama çin Hipotezin Test Edilmesi 520 Normal Da l ma Sahip Olmayan Anakütleler çin Asimtotik Testler 522 p-de erlerinin Hesaplanmas ve Kullan lmas 524 Güven Aral klar ve Hipotez Testi Aras ndaki li ki 527 Uygulamaya Kar statistiksel Anlaml l k 528 C.7 Notasyon ile lgili Notlar 529 Özet 530 Anahtar Terimler 530 Problemler 531

6 xvii EK D Matris Cebirinin Özeti 536 D.1 Temel Tan mlamalar 536 D.2 Matris lemleri 537 Matrisin Toplanmas 537 Skaler Çarp m 538 Matris Çarp m 538 Devrik 539 Bölüntülü Matris Çarp m 540 z 540 Ters 540 D.3 Do rusal Ba ms zl k ve Bir Matrisin Rank 541 D.4 Kareli ekiller ve Pozitif Tan ml Matrisler 541 D.5 E kuvvetli Matrisler 542 D.6 Do rusal ve Kareli ekillerin Türevini Alma 543 D.7 Rassal Vektörlerin Momentleri ve Da l mlar 543 Beklenen De er 543 Varyans-Kovaryans Matris 543 Çok De i kenli Normal Da l m 544 Ki-Kare Da l m 544 t Da l m 545 F Da l m 545 Özet 545 Anahtar Terimler 545 Problemler 546 EK E Matris Formunda Do rusal Regresyon Modeli 547 E.1 Model ve S radan En Küçük Kareler Tahmini 547 E.2 SEKK nin Sonlu Örnek Özellikleri 549 E.3 statistiksel Yorum 553 E.4 Baz Asimtotik Analizler 555 Çoklu Hipotezleri Test Etmek çin Wald statisti i 557 Özet 558 Anahtar Terimler 559 Problemler 559 EK F Bölüm Sorular n n Cevaplar 561 EK G statistiksel Tablolar 567 Kaynakça 574 Sözlük 579 Dizin 592

7 xviii Çeviri Editörünün Ön Sözü Te ekkürler Dördüncü bask n n tasla n gözden geçirenlere veya üçüncü bask ya faydal önerilerde bulunanlara te ekkür etmek isterim: Swarnjit S.Arora Winconsin Universitesi-Milwaukee Jushan Bai New York Üniversitesi Edward Coulson Penn Devlet Üniversitesi Lisa M.Dickson Maryland Üniversitesi- Baltimore Angela K.Dills Clemson Üniversitesi Micheal Jansson California Üniversitesi-Berkeley Subal C. Kumbhakar Newyork Devlet Üniversitesi-Binghamton Angelo Melino Toronto Üniversitesi Daniel Monchuk Güney Mississippi Üniversitesi Dec Mullarkey Boston Koleji Kevin J.Murphy Oakland Üniversitesi Leslie Papke Michigan Devlet Üniversitesi Subhash Ray Connecticut Üniversitesi Edwin A. Sexton Brigham Young Üniversitesi- daho Lara Shore-Sheppard Williams Koleji Jeffrey Smith Michigan Üniversitesi Stephen Stageberg May Washington Üniversitesi Timothy Vogelsang Michigan Devlet Üniversitesi Anne E. Winkler Missouri Üniversitesi-St.Louis Daha önce ele ald m baz de i iklikleri bu listedeki ki ilerden ald m ele tirilerle yönlendirdim ve bir veya daha fazla ele tirmenin belli önerileri üzerinde dü ünmeye devam edece im. Listelemekle bitmeyecek kadar çok olan ö retim asistanlar ve ö renciler daha önceki bask lardaki hatalar belirlediler veya baz paragraflar yeniden ifade etmemi önerdiler. Onlara minnettar m. Gözden geçirme sürecini bir kere daha sorunsuzca yapan South-Western/Cengage Learning deki ki ilere te ekkür ederim. K demli yat r m editörüm Mike Worls her zaman oldu u gibi deste ini esirgemedi ve Laura Bofinger benim yeni geli imsel editörüm olarak büyük bir evkle çal t. Laura n n projeye getirdi i co kudan yarar gördüm. Martha Conway proje yöneticisi olarak mükemmel bir i yapt ve Machillan Publishing Solutions taki Chavra Khanna profesyonelce ve etkin bir ekilde tasla n dizgisini denetledi. Bu kitap e im, Leslie ye k demli seminer ö rencilerini üçüncü bask ya yönlendiren ve çocuklar m z Edmund ve Gwenyth a gerçek bilim insanlar olmay tercih etmeyi bilecek kadar iktisad imdi yeterince anlayan ithaf edilmi tir. Jeffrey M. Wooldridge