EVIEWS KULLANIMI (EVIEWS 7.1)

Transkript

1 EVIEWS KULLANIMI (EVIEWS 7.1) BAŞLANGIÇ Yeni bir dosya (workfile) yaratma Adım 1. Ana menüden File/New/Workfile ı seçin Adım 2. Workfile structure type ne tür veri kullandığınızı gösterir. ÖR1. Zaman serisi için Dated - regular frequency seçilmelidir. ÖR2. Kesit verisi için Unstructured/Undated seçilmelidir. Adım 3. Sağ tarafta ortaya çıkan bölüme veri aralığı belirtilmelidir. ÖR1. Zaman serisi seçilmişse sağ tarafta Date Specification bölümü ortaya çıkacaktır. Frequency bölümünde yıllık veri için Annual, üç aylık veri için Quarterly vs. seçilmelidir. Start date ve End date başlangıç ve bitiş tarihlerini gösterir. Bu bilgiler yıllık veri için 1982, üç aylık veri için 1982q3 formatında verilmelidir. ÖR2. Kesit verisi seçilmişse sağ tarafta Data Range bölümü ortaya çıkacaktır. Observations bölümüne gözlem sayısı yazılmalıdır. Adım 4. OK e basın. EViews isimlendirilmemiş bir dosya oluşturacak ve EViews ekranında iki nesne görünecektir: Katsayı vektörü (c) ve hata terimi serisi (resid) Adım 5. Dosyanızı kaydetmek için Workfile menüsünde Save tuşuna basın (veya ana menüde File/Save veya File/Save As e basın). Dosyanın adını (ÖR. cobb) ve konumunu yazdıktan sonra OK tuşuna basın. Daha sonra dosyanızda yaptığınız değişiklikleri, workfile menüsünde Save tuşu ile sık sık kaydediniz. Veri Girişi Adım 1. Workfile menüsünde (veya ana menüde) Objects/New Object/Series i seçin ve Name for Object kısmına verinizin adını yazın (ÖR. Y) ve OK ye basın. EViews ekranında c ve resid yanında yeni bir nesne görünecektir: y Adım 2. Yeni seriye veri girmek için y isimli nesneyi iki kez tıklayın. Ekranda tüm gözlemlerin NA olarak göründüğü bir seri çıkacaktır. Seri ekranındaki edit+/- tuşuna basın. Her bir NA yerine gerekli değeri yazın ve her değeri girdikten sonra Enter a basın. Tüm değerler girildikten sonra değişiklikleri kaydetmek için seri ekranındaki edit+/- tuşuna tekrar basın. Seri ekranından çıkmak için sağ üst köşedeki X tuşuna basın.

2 Veri ithali Verileri elle girmek yerine bir Excel dosyasından aktarmak da mümkündür. Dosya (workfile) oluşturulduktan sonra önce verilerin bulunduğu Excel dosyasını incelemelisiniz. Adım 1. Verilerin bulunduğu Excel dosyasını açın. Adım 2. İlk verinin hangi hücrede olduğunu (ÖR. B2) ve nasıl yerleştirildiğini (ÖR. sütunlarda) tespit edin. Excel den verilerin ithali: Adım 1. Verilerin bulunduğu Excel dosyasını kapatın (iki program dosyayı aynı anda kullanamaz) Adım 2. Workfile menüsünde Proc/Import/Import from file i seçin. Adım 3. Excel dosyasının konumunu ve adını belirleyerek seçin. Adım 4. Çıkan pencerede İleri ( Next) tuşlarına ve en son Finish tuşuna basın. Çıkan Workfile penceresinde verilerinizin adları görünecektir. Verilerinizi görmek için Workfile penceresinde değişken isimlerine çift tıklayın. Önemli Not: Verilerinizin düzgün aktarılabilmesi için EViews ile Excel in sayı biçimlendirmesi aynı olmalıdır. EViews ondalık simgesi olarak. kullanmaktadır. Eğer bilgisayarınızda Excel, kullanıyorsa veriler düzgün aktarılmayacaktır. Bu durumda Windows Başlat menüsünden Denetim Masası/Bölge ve Dil Seçenekleri/Bölgesel Seçenekler i açıp Özelleştir tuşuna basın. Çıkan menüde ondalık simgesi ni. basamak gruplandırma simgesi ni, olarak değiştirin. 2

3 EKK YÖNTEMİ İLE TAHMİN Denklem Tahmini Adım 1. cobb.wf1 isimli dosyanızı açmak için ana menüde File/Open/Workfile ı seçin ve dosyanın adının üzerine tıklayın. Adım 2. Workfile menüsünde Object/New Object/Equation ı seçin. Adım 3. Name for Object kısmına denklemin adını yazın (ÖR. EQ01) ve OK ye basın. Adım 4. Equation Specification penceresinde açıklanan değişken, (Y), sabit terim (C) ve açıklayıcı değişkenlerin (S,L) adlarını yazın. Açıklanan değişken mutlaka ilk önce yazılmalıdır. Herhangi bir değişkenin gecikmeli değeri sağ tarafta yer alacaksa sonuna parantez içinde -1 yazılmalıdır (ÖR. Y(-1), S(-1)). Değişkenlerin doğal logaritmaları ile tahmin yapmak istiyorsanız, log(y) C log(s) log(l) yazılmalıdır. Adım 5. Method kısmında {LS - Least Squares (NLS and ARMA)} seçilmelidir. Adım 6. Sample kısmında örnek seti ( ) otomatik olarak yazılı olacaktır. Farklı bir alt örnek ile tahmin yapmak istenirse farklı bir aralık da buraya yazılabilir (ÖR ). OK ye basın. Tahmin sonuçları ekrana gelecektir. Adım 7. Sonuçlarınızı kaydedin. 3

4 Denklem (Equation) Penceresinin İçeriği: Genel Bilgiler: Tahminle ilgili genel bilgiler denklem çıktısı penceresinin ilk 5 veya 6 satırında yer alır. Katsayı tahminleri: Regresyon katsayıları ile ilgili temel bilgiler denklem çıktısı penceresinin orta bölgesinde yer alır. İlk sütun (Variable) değişkenlerin isimlerini, ikinci sütun (Coefficient) katsayı tahmin değerlerini, diğer sütunlar (Std. Error, t-statistic ve Prob.) katsayıların sırasıyla standart hatalarını, t istatistiklerini ve olasılıkları verir. Son üç sütun hipotez testlerinde kullanılır. Özet İstatistikler: Temel özet istatistikler en altta yer alan dört sütunda yer alır. 1. R 2 değeri, 2. düzeltilmiş R 2 değeri, 3. S.E. of regression (hata terimlerinin standart hatasının tahmini = ' û /(n k) 4. Sum of squared resid (KKT = û ' û) 5. Log likelihood 6. Durbin-Watson stat: DW 1 değeri 7. Mean dependent var 8. S.D. dependent var 9. Akaike info criterion 10. Schwarz criterion F-statistic (F istatistiği= [R /(k 1)]/[(1 R ) /(n k)] 12. Prob(F-statistic) û ) 4

5 HİPOTEZ TESTLERİ Katsayılar için t testleri Anlamlılık testlerinde kullanılacak t değerleri, tahmin çıktısı tablosunda 4. sütunda yer almaktadır. Test için bu değerler Tablo değerleri ile karşılaştırılmalıdır. Alternatif Olarak tahmin çıktısı tablosunda 5. sütunda yer alan olasılık değerleri (Prob.) de kullanılabilir. Bu değer, p-değeri veya marjinal anlamlılık düzeyi olarak da adlandırılır. Katsayı sıfıra eşittir boş hipotezinin reddedilmesi sonucunu doğuracak I. Tip Hata olasılığını verir. Örneğin bu değer 0.02 çıkmışsa boş hipotezin reddi %2 olasılıkla hatalıdır. Eğer I. Tip Hata olasılığını %5 (α = 0.05) olarak belirlemişsek p = 0.02 çıktığında boş hipotezi reddederiz (çünkü 0.02<0.05). Eğer I. Tip Hata olasılığını %1 (α = 0.01) olarak belirlemişsek p = 0.02 çıktığında boş hipotezi kabul ederiz (çünkü 0.02>0.01) Katsayılar için diğer t testlerinde kullanılması gereken katsayı değerleri ve standart hatalar tahmin çıktısı tablosunda yer almaktadır. Katsayıların Doğrusal Bileşimi İçin F Testleri Adım 1. (Açık değilse) Workfile penceresinde denklemin adını (EQ01) çift tıklayın. Adım 2. Denklem menüsünde View/Coefficient Diagnostics/Wald Test-Coefficient Restrictions ı seçin. Coefficient restrictions separated by commas bölümüne boş hipotezinizi yazın (ÖR. log(s) ve log(l) nin katsayıları toplamının bire eşit olduğu hipotezi için C(2)+C(3)=1) ve OK e basın. Çıkan ekranda t, F ve Ki-kare değerleri ile olasılıkları (probability) yer almaktadır 1. (t değeri, tek bir kısıt olması durumu için verilmektedir.) Hipotez testi için t değeri tablo değeri ile karşılaştırılmalıdır. Olasılık değeri, t testinin marjinal anlamlılık düzeyini (boş hipotezinin reddedilmesi sonucunu doğuracak I. Tip Hata olasılığını) verir. Tekrar tahmin sonuçları tablosuna dönmek için denklem menüsünde View/Estimation Output u seçin. Modelin Açıklama Gücüne İlişkin F Testi F testinde kullanılacak F değeri, tahmin çıktısı tablosunda özet istatistikler bölümünde yer almaktadır. Test için bu değerler Tablo değerleri ile karşılaştırılmalıdır. Alternatif Olarak tahmin çıktısı tablosunda özet istatistikler bölümünde yer alan olasılık değerleri (Prob(F-statistic)) de kullanılabilir. Bu değer, daha önce olduğu gibi F testinin marjinal anlamlılık düzeyini gösterir. 1 Birden çok hipotez test edilecekse boş hipotezler virgülle ayrılarak yazılmalıdır. ÖR. c(2)+c(3)=1, c(3)=1/3 5

6 Yapısal Farklılaşma İçin Chow testi Adım 1. (Açık değilse) Workfile penceresinde denklemin adını (EQ01) çift tıklayın. Adım 2. Denklem menüsünde View/Stability Diagnostics/Chow Breakpoint Test i seçin. Yapısal değişiklik yılını (veya kesit verisinde gözlem numarasını yazın) ve OK e basın. ÖR verisiyle tahmin yapılıyor ve 1989 sonrası yapısal farklılaşma araştırılıyorsa test ekranına 1989 yazın. Böylece ve alt dönemleri karşılaştırılacaktır. Çıkan ekranda verilen F değerini tablo değeri ile karşılaştırın. Olasılık değeri, F testinin marjinal anlamlılık düzeyini verir. Hata Teriminin Normal Dağılımı İçin Ki-kare Testi Adım 1. (Açık değilse) Workfile penceresinde denklemin adını (EQ01) çift tıklayın. Adım 2. Denklem menüsünde View/Residual Diagnostics/Histogram-Normality Test i seçin. Çıkan ekranda hata terimlerinin histogramı, ortalaması (Mean), medyanı (Median), en yüksek (Maximum) ve en düşük (Minimum) değerlerini, standart sapmasını (Std. Dev.), çarpıklık (Skewness) ve basıklık (Kurtosis) katsayılarını, Jarque-Bera istatistiğini ve olasılığını (Probability) verir. verilen Jarque-Bera değerini tablo değeri ile karşılaştırın. Olasılık değeri (probability), boş hipotezin reddedilme olasılığını verir. Hata terimleri normal dağılmışsa histogram çan şeklinde olacaktır. Test için Jarque-Bera istatistiği tablo değeri ile karşılaştırılmalıdır. Olasılık değeri, boş hipotezinin reddedilmesi sonucunu doğuracak hata olasılığını verir. 6

7 ÇOKLU DOĞRUSALLIK Tam çoklu Doğrusallık İki veya daha fazla açıklayıcı değişken arasında tam çoklu bağıntı varsa EViews regresyon katsayılarının tahminlerini yapamaz. Bu durumda Near singular matrix şeklinde bir hata mesajı verecektir. Korelasyon katsayılarının incelenmesi Adım 1. Tahmin edilen denklemi (ÖR. EQ01) açın. Adım 2. Denklemde yer alan değişkenlerden oluşan bir grup oluşturmak için equation menüsünde Proc/Make Regressor Group u seçin. Adım 3. Grup menüsünde View/Covariance Analysis ı tıklayın. Çıkan ekranda Statistics bölümünde sadece correlation seçili olmalı. OK e basın. 7

8 DEĞİŞEN VARYANS Grafik İnceleme Adım 1. Tahmin edilen denklemi (ÖR. EQ01) açın ve bu denklem tahmininden E isimli hata terimi serisi oluşturun. Adım 2. EViews ana menüsünde Quick/Graph ı seçin. Çıkan dialog kutusunda önce yatay eksende, sonra dikey eksende yer almasını istediğiniz değişkenleri yazın ve OK e basın. Çıkan ekranda Specific bölümünde Scatter ı seçin, OK e basın. Sınamalar Adım 1. Tahmin edilen denklemi (ÖR. EQ01) açın. Adım 2. Equation menüsünde View/Residual Diagnostics/Heteroskedasticity Tests i seçin. Test Type bölümünde Glejser sınaması için Glejser i seçip ilgili bölümleri doldurarak OK e basın. Breusch-Pagan-Godfrey sınaması için Breusch-Pagan-Godfrey i seçin. Scaled Explained SS i tablo değeri ile karşılaştırın. White sınaması için White ı seçin. Duruma göre Include White Cross Terms seçili olabilir. Obs*Rsquared değerini Ki-kare tablosu ile karşılaştırın. GEKK Yöntemi Adım 1. Eviews ana menüsünden Object/New Object/Equation ı seçin, Equation Specification bölümüne tahmin edeceğiniz denklemi yazın (ÖR. Y C X Z). Adım 2. Options bölümünü seçin ve weights kısmında Type bölümünde Inverse st dev, Scaling bölümünde Eviews default seçili olmalı. Weight series bölümünde her bir değişkenin çarpılacağı değişken yazılmalıdır (ÖR1. p = X 2 ise weight 1/X, ÖR2. p = X ise weight X^(-0.5) olmalıdır). 8

9 ARDIŞIK BAĞIMLILIK Workfile penceresinde denklemin adını (EQ01) çift tıklayın. Grafik İnceleme Equation menüsünde View/Actual, Fitted, Residual/Residual Graph ı seçin. Birinci Sıra Ardışık Bağımlılık İçin DW Testi Tahmin sonuçlarını gösteren menüde yer alan Durbin-Watson stat değerini tablo değeri ile karşılaştırın. Ardışık Bağımlılık için LM Testi (Ki-kare) Bu test, 1 den m. Sıraya kadar ardışık bağımlılığı test etmektedir. Adım 1. Equation menüsünde View/Residual Diagnostics/Serial Correlation LM Test ı seçin. Adım 2. Çıkan menüde gecikme sayısı p yi (2. yardımcı denklemde yer alacak hata terimi gecikme sayısı) yazın. Adım 3. Obs*R-squared değerini Ki-kare tablosu ile karşılaştırın. Cochrane-Orcutt Yöntemi Adım 1. EQ01 denklemininden E isimli hata terimi serisi oluşturun. Adım 2. ρ değerini tahmin etmek için workfile menüsünden Objects/New Object/Equation ı seçin ve Name to identify object kısmına EQ02 (denklemin adını) yazın ve OK e basın. Equation Specification bölümüne E C E(-1) (tahmin edilecek denklemi) yazın ve OK e basın. ρ E(-1)in katsayısıdır. Adım 3. ln Yt ρˆ ln Y ˆ ˆ ˆ t 1 = β1(1 ρˆ) + β2 (lnst ρlnst 1) + β3(ln L t ρln L t 1 ) + u t ρu denklemini t 1 tahmin etmek için workfile menüsünden Objects/New Object/Equation ı seçin. Name to identify object kısmına EQ03 (denklemin adını) yazın ve OK e basın. Equation Specification bölümüne LOG(Y)-EQ02.@COEFS(2)*LOG(Y(-1)) C LOG(S)- EQ02.@COEFS(2)*LOG(S(-1)) LOG(L)-EQ02.@COEFS(2)*LOG(L(-1)) yazın ve OK e basın. Tahmin sonuçları ekrana gelecektir. Adım 4. Yeni hata terimleri serisini hesaplamak için komut bölümüne series E = LOG(Y)-(EQ03.@COEFS(1) + EQ03.@COEFS(2)*LOG(S)+EQ03.@COEFS(3)*LOG(L)) yazın ve Enter a basın. Ekranın sol alt köşesinde "E successfully computed" ifadesi çıkacaktır. 9

10 Adım 5. Adım 2 (EQ02 tahmini), Adım 3 (EQ03 tahmini) ve Adım 4 ü (series E hesaplaması) s ı r a yl a yineleyin. Yineleme işlemini, EQ02 de E(-1) teriminin katsayısındaki değişme den (veya daha önceden belirlenmiş diğer bir değerden) daha az olana kadar yapın. ÖR. E(-1) teriminin katsayısı 4. yinelemede , 5. yinelemede çıkmıştır. Bu durumda nihai ρ değerine 5. yinelemede ulaşılmış olmaktadır. Adım 6. EQ03 ün sabit terimini dönüştürmek için komut bölümüne scalar BETA0=EQ03.@COEFS(1)/(1-EQ02.@COEFS(2)) yazın ve Enter a basın. Workfile penceresinde BETA0 ikonunu çift tıkladığınızda ekrana gelen ˆβ 1dir. ÖR. Nihai denklem LOG(Y) = *(LOG(S)) *(LOG(L)) dir. ARCH - LM Testi (Ki-kare) Bu test ARCH (p) sürecini test etmektedir. Adım 1. Equation menüsünde View/Residual Diagnostics/Heteroskedasticity Tests i seçin. Adım 2. Test Type bölümünde ARCH ı seçin, number of lags bölümüne gecikme sayısı p yi (yardımcı denklemde yer alacak hata terimi gecikme sayısı) yazın ve OK e basın. Adım 3. Obs*R-squared değerini Ki-kare tablosu ile karşılaştırın. 10