A EKONOMETRİ KPSS/1-AB-PÖ/2006

Benzer belgeler
ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU

Korelasyon ve Regresyon

KAMU PERSONEL SEÇME SINAVI /1 (KPSS/1) 2 Temmuz 2006 ALAN BİLGİSİ TESTİ (ÇALIŞMA EKONOMİSİ VE ENDÜSTRİ İLİŞKİLERİ-EKONOMETRİ-İSTATİSTİK-

Farklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = σ i2. Eşit Varyans. Hata. Zaman

A EKONOMETRİ. n iken de aynı sonuç geçerliyse, β hangi. A) β nın sabit olması. D) Xβ nın normal dağılımlı olması. E) n olması. dur?

HAFTA 13. kadın profesörlerin ortalama maaşı E( Y D 1) erkek profesörlerin ortalama maaşı. Kestirim denklemi D : t :

PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYON

A İSTATİSTİK. 4. X kesikli rasgele (random) değişkenin moment çıkaran. C) 4 9 Buna göre, X in beklenen değeri kaçtır?

Sorunun varlığı durumunda hata terimi varyans-kovaryans matrisi Var, Cov(u) = E(uu') = σ 2 I n şeklinde yazılamıyor fakat

Sabit Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = s 2

SEK Tahmincilerinin Arzulanan Özellikleri. SEK Tahmincilerinin Arzulanan Özellikleri. Ekonometri 1 Konu 9 Sürüm 2,0 (Ekim 2011)

UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ. 2 -n olup. nin dağılımı χ dir ve sd = (k-1-p) dir. Burada k = sınıf sayısı, p = tahmin edilen parametre sayısıdır.

EKONOMETRİYE GİRİŞ II ÖDEV 4 ÇÖZÜM

Farklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = s 2 Eşit Varyans

NİTEL TERCİH MODELLERİ

Regresyon ve Korelasyon Analizi. Regresyon Analizi

Doğrusal Korelasyon ve Regresyon

X, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının

SEK Yönteminin Güvenilirliği Sayısal Bir Örnek. Ekonometri 1 Konu 11 Sürüm 2,0 (Ekim 2011)

dir. Bir başka deyişle bir olayın olasılığı, uygun sonuçların sayısının örnek uzaydaki tüm sonuçların sayısına oranıdır.

Sürekli Olasılık Dağılım (Birikimli- Kümülatif)Fonksiyonu. Yrd. Doç. Dr. Tijen ÖVER ÖZÇELİK

Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ

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

BÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER İki Boyutlu Rasgele Değişkenler

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

Makine Öğrenmesi 10. hafta

Kİ KARE ANALİZİ. Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI Ki-Kare Analizleri

Matris Cebiriyle Çoklu Regresyon Modeli

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE TESTLERİ

UYGULAMA 2. Bağımlı Kukla Değişkenli Modeller

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÇOKLU İÇ İLİŞKİ VE EKOLOJİK REGRESYON İSTATİSTİK ANABİLİM DALI

ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN SINANMASI

Kİ-KARE TESTLERİ. şeklinde karesi alındığında, Z i. değerlerinin dağılımı ki-kare dağılımına dönüşür.

kadar ( i. kaynağın gölge fiyatı kadar) olmalıdır.

3. TAHMİN En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi 1

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

REGRESYONDA ETKİLİ GÖZLEMLERİ BELİRLEME YÖNTEMLERİ VE KARŞILAŞTIRMALARI. Can DARICA YÜKSEK LİSANS TEZİ İSTATİSTİK

BÖLÜM 1 1.GİRİŞ: İSTATİSTİKSEL DOĞRUSAL MODELLER

Tek Yönlü Varyans Analizi

Asimetri ve Basıklık Ölçüleri Ortalamalara dayanan (Pearson) Kartillere dayanan (Bowley) Momentlere dayanan asimetri ve basıklık ölçüleri

Eşanlı Denklem Modelleri

Adi Diferansiyel Denklemler NÜMERİK ANALİZ. Adi Diferansiyel Denklemler. Adi Diferansiyel Denklemler

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

Merkezi Eğilim (Yer) Ölçüleri

DENEY 4: SERİ VE PARALEL DEVRELER,VOLTAJ VE AKIM BÖLÜCÜ KURALLARI, KIRCHOFF KANUNLARI

İki veri setinin yapısının karşılaştırılması

KARMAŞIK SAYILAR. Derse giriş için tıklayın...

Bağımlı Kukla Değişkenler

7. Ders Genel Lineer Modeller Singüler Modeller, Yanlış veya Bilinmeyen Kovaryanslar, Đlişkili Hatalar

Sansürlenmiş ve Kesikli Regresyon Modelleri

TÜRKYE'DE TRAFK KAZALARININ MODELLENMES K. Selçuk ÖÜT A. Faik YNAM ÖZET

REGRESYON ANALİZİ BÖLÜM 5-6

MIT Açık Ders Malzemeleri Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için

4. TAHMİN SONUÇLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ Katsayıların Yorumu

Ekonometri I VARSAYIMLARI

YARIPARAMETRİK KISMİ DOĞRUSAL PANEL VERİ MODELLERİYLE ULUSLAR ARASI GÖÇ

uzayında vektörler olarak iç çarpımlarına eşittir. Bu iç çarpım simetrik ve hem w I T s formuna karşılık gelir. Buna p u v u v v v

BÖLÜM 9 İKİ BOYUTLU PANEL YÖNTEMLERİ

YAŞAM ÇÖZÜMLEMESİNDE AYKIRI DEĞERLER OUTLIERS IN SURVIVAL ANALYSIS

İKİ DEĞİŞKENLİ BASİT DOĞRUSAL REGRESYON MODELİ

Koşullu Öngörümleme. Bu nedenle koşullu öngörümleme gerçekleştirilmelidir.

Deprem Tepkisinin Sayısal Metotlar ile Değerlendirilmesi (Newmark-Beta Metodu) Deprem Mühendisliğine Giriş Dersi Doç. Dr.

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ. χ 2 Kİ- KARE TESTLERİ. Doç.Dr. Ali Kemal ŞEHİRLİOĞLU Araş.Gör. Efe SARIBAY

Sayfa 1. GİRİŞ TEMEL KAVRAMLAR... 2

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

ANOVA. CRD (Completely Randomized Design)

A KAMU PERSONEL SEÇME SINAVI (KPSS)

Bilgisayarla Görüye Giriş

Çoklu Bağlanım Çıkarsama Sorunu

Rastgele Süreçler. Rastgele süreç konsepti (Ensemble) Örnek Fonksiyonlar. deney. Zaman (sürekli veya kesikli) Ensemble.

Rasgele Değişken Üretme Teknikleri

İSTATİSTİK DERS NOTLARI

Standart Model (SM) Lagrange Yoğunluğu. u, d, c, s, t, b. e,, Şimdilik nötrinoları kütlesiz Kabul edeceğiz. Kuark çiftlerini gösterelim.

A EKONOMETRİ KPSS-AB-PÖ / 2008

bir yol oluşturmaktadır. Yine i 2 , de bir yol oluşturmaktadır. Şekil.DT.1. Temel terimlerin incelenmesi için örnek devre

KAMU PERSONEL SEÇME SINAVI (A GRUBU VE ÖĞRETMENLİK) 28 Haziran 2009 ALAN BİLGİSİ TESTİ

ENERJİ. Isı Enerjisi. Genel Enerji Denklemi. Yrd. Doç. Dr. Atilla EVCİN Afyon Kocatepe Üniversitesi 2007

4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ

Devalüasyon, Para, Reel Gelir Değişkenlerinin Dış Ticaret Üzerine Etkisinin Panel Data Yöntemiyle Türkiye İçin İncelenmesi

SAYISAL ANALİZ. Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ. Sayısal Analiz. Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ

5.3. Tekne Yüzeylerinin Matematiksel Temsili

HİSSE SENETLERİNİN BEKLENEN GETİRİ VE RİSKLERİNİN TAHMİNİNDE ALTERNATİF MODELLER

TABLO I: Bağımlı değişken; Tüketim,- bağımsız değişkenler; gelir ve fiyat olmak üzere değişkenlere ait veriler verilmiştir.

1. KEYNESÇİ PARA TALEBİ TEORİSİ

Doğrusal Bağlanım Modeline Dizey Yaklaşımı

VEKTÖRLER VE VEKTÖREL IŞLEMLER

Ch. 5: SEKK (OLS) nin Asimptotik Özellikleri

ALGILANAN HİZMET KALİTESİ VE LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE HİZMET TERCİHİNE ETKİSİNİN BELİRLENMESİ. Özet

YTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları

YTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları

TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi İKT351 Ekonometri I, Ara Sınavı

Yatırım Analizi ve Portföy Yönetimi 6. Hafta

ÇOK BOYUTLU EŞLEŞMİŞ ÇİFTLER ARASINDAKİ FARKIN SINAMASINDA PERMÜTASYON YÖNTEMİNİN BİR DEĞERLENDİRMESİ. Burak ŞİMŞEK YÜKSEK LİSANS TEZİ İSTATİSTİK

Pamukta Girdi Talebi: Menemen Örneği

REGRESYON ANALİZİ BÖLÜM 1-2

Lojistik Regresyonlarda Değişken Seçimi

Türkiye deki Đşsizlik Oranının Bulanık Doğrusal Regresyon Analiziyle Tahmini

ALTERNATİF AKIM DEVRE YÖNTEM VE TEOREMLER İLE ÇÖZÜMÜ

TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR

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

Transkript:

. 6. SOULI ŞĞIDKİ BİLGİLEE GÖE CEVPLYINIZ. Y =β +β X +... +β kxk + u denklem, n adet örnek ver ve k adet katsayı çn matrs ve vektörlerle Y = Xβ+ u şeklnde fade edlmştr. Burada ( kx ), X ( nxk ) ve u ( nx) Y nx, β boyutludur. r(), matrsnn aşamasını (rank);, matrsnn determnantını; 0, sıfırlardan oluşan sütun vektörü temsl etmektedr.. şağıdak koşulların hangsnde β katsayıları herhang br yöntemle tahmn edlemez? ) r(x) < k B) r(x) = k EKONOMETİ KPSS/-B-PÖ/006 3. Eu =0 geçerl değlse, β katsayılarının tahmnnde kullanılan EKK tahmn edcs öncelkle hang özellğn kaybeder? ) Doğrusallık (lnearty) B) Yeterllk (suffcency) C) Samasızlık (unbasedness) D) smtotk samasızlık (asymtotc unbasedness) E) smtotk etknlk (asymtotc effcency) C) X < k D) X < n E) r(x X) < n 4. ( j) E uu > 0(, j =,,...,n; j) se, β katsayılarının tahmnnde kullanılan EKK tahmn edcs hang özellğn kaybeder? ) Yeterllk B) Samasızlık C) smtotk samasızlık D) Etknlk E) Tutarlılık (consstency). β katsayıları; En Küçük Kareler (EKK: Ordnary Least Squares), Maksmum Olablrlk (MO: Maxmum Lkelhood) ve Genel Momentler (GM: Generalzed Moments) tahmn edcler le tahmn edldğnde, aşağıdak sonuçlardan hangs ortaya çıkar? ) En küçük β katsayı tahmnlern EKK verr. B) Üç tahmn edcnn β katsayı tahmnler aynıdır. C) En büyük β katsayı tahmnlern MO verr. D) En küçük β katsayı tahmnlern GM verr. E) GM uygulanamaz, EKK ve MO nun β katsayı tahmnler aynıdır. 5. u normal dağılmıştır ( u N). varsayımı hang tahmn edc çn ve neden gerekldr? ) EKK çn, hata karelern en küçük (mnmum) yamak amacıyla B) GM çn, hataların beklenen değern sıfır yamak amacıyla C) MO çn, tutarlılık özellğn sağlamak amacıyla D) MO çn, olablrlk şlevn (lkelhood functon) yazablmek amacıyla E) MO çn, hataların varyansını en küçük yamak amacıyla 8

6. β katsayıları EKK tahmn edcs le tahmn edldğnde hata term tahmn u ˆ le lgl olarak aşağıdak sonuçlardan hangs geçerldr? ) Sabt varyans (homoskedastcty) varsayımı geçerl değlse, n û>0 B) Çoklu bağıntı (multcollnearty) yoksa, n ûy =0 C) Sabt term β denklemde yer aldığına göre, n û>0 KPSS/-B-PÖ/006 8. Y= β+ βx +...+ β kx k +u denklem çn oluşturulan H0 : β, β 3,..., βk = 0 hotez, aşağıdaklerden hangs le aynı anlama gelr? ) 0 : = H 0 B) H : β = 0 0 C) H : E( u ) = 0 0 D) 0 : β β3... β k = H + + + 0 E) H : Var ( u ) = 0 0 D) Sabt term β denklemde yer aldığına göre, n û =0 E) Sabt term β denklemde yer aldığına göre, n û=0 9. şağıdak k denklemden brncs sınırlanmış (restrcted), kncs sınırlanmamış (unrestrcted) denklemdr: Y = β+ βx +...+ β kx k + u Y = β + βx +...+ βkx k + θz + θ Z +v 7. Y= β+ βx +...+ β kx k +u denklemnn düzeltlmemş determnasyon katsayısı ve düzel- tlmş determnasyon katsayısı le lgl aşağıdak fadelerden hangs yanlıştır? r ( Y,Y ˆ ),YleYnntahmnYˆ arasındak korelasyon katsayısıdır. ) Denklemdek açıklayıcı değşken sayısı artınca, değer düşeblr. B) Denklemdek açıklayıcı değşken sayısı artınca, değer düşeblr. C) Genellkle > dr. D) Denklemde çsel bağıntı (autocorrelaton) sorunu varsa, değer yukarı samalıdır (uward based). = r Y,Y eştlğ her durumda geçerldr. E) ˆ ( ) Bu denklemlern EKK yöntem le tahmnnden β ˆ, θ ˆ, θ ˆ, uˆ ve v ˆ gb tahmnler bulunmuştur. j H 0 :θve θ = 0 hotezn sınamak çn aşağıdak statstklerden hangs uygundur? ( θ ˆ + θˆ -0) ) t= Var ( θ ˆ ) +Var ˆ ( θ) B) C) χ = Var ( θ ˆ ) +Var ˆ ( θ ) F= ( ˆ ˆ ) Σu -Σv / Σv ˆ / n-k- θ + θ -0 / ˆ ˆ ( ) D) F= ˆ ˆ E) ( Var θ +Var θ )/n-k- ˆ Σv ˆ / n-k- F= Σu / n-k 9

KPSS/-B-PÖ/006 0.. SOULI ŞĞIDKİ BİLGİLEE GÖE CEVPLYINIZ. Y = β+ βx + β3x 3 + β4x 4 + u denklem 63 ver le EKK yöntem kullanılarak aşağıdak gb tahmn edlmştr. Katsayı tahmnler le F ve χ statstklernn altında arantez çndek değerler, bunlar çn hesalanmış -değerlerdr. F= n-k / - k-, (F statstğ χ statstğ se hata termnn normal dağılımı çn hesalanmıştır.) Ŷ = -0,063 +,9X + 0,88X3-0,00X4 ( 0,0) ( 0,0039) ( 0,6) ( 0,0004). % 5 anlamlılık düzeynde H 0 : u normal dağılmıştır. hotez sınandığında aşağıdak sonuçlardan hangs geçerl olur? ) Hotez kabul edlr ve t statstkler güvenlr değldr. B) Hotez kabul edlr ve t statstkler güvenlrdr. C) Hotez kabul edlr ve F statstkler güvenlr değldr. D) Hotez reddedlr ve F statstkler güvenlr değldr. E) Hotez reddedlr ve F statstkler güvenlrdr. = 0,4 F = 6,30 χ = 4,460 ( 0,00) ( 0,) 0. %5 anlamlılık düzeynde ( I) H 0 : β j = 0; j =,,3,4 ve ( II) H 0 : β, β3ve β 4 = 0 hotezler sınandığında aşağıdak sonuçlardan hangs geçerl olur? ) H 0 : β =0 ve H 0 : β4 =0 ret; H 0 : β, β3ve β4 = 0 kabul edlr. B) H 0 : β=0 ve H 0 : β 3 =0 ret; H 0 : β, β3ve β 4 =0 kabul edlr. C) H 0 : β=0 ve H 0 : β3 =0 ret; H 0 : β, β3ve β4 = 0 da reddedlr. D) H 0 : β = 0 ve H 0 : β4 = 0 kabul; H 0 : β, β3ve β4 = 0 da kabul edlr. E) H 0 : β= 0 ve H 0 : β3 = 0 kabul; H 0 : β, β3ve β4 = 0 reddedlr.. H 0 :β + β 3 >,8 hotezn t statstğ le sınayablmek çn hesalanan t değer -0,66 dır. Bu değer bulablmek çn yukarıdak tahmn sonuçlarına ek olarak hang blglere gerek vardır ve t statstğnn % 5 e karşılık gelen tablo değer,67 ken bu hotezn sınama sonucu nedr? ) Var ( β ), Var β 3 ve Cov ( β β ), 3 blglerne gerek vardır ve hotez kabul edlr. B) Var ( β ), Var ( β ) ve Var vardır ve hotez kabul edlr. C) Var ( β ) ve Var hotez reddedlr. β 3 D) Var ( β ), Var β 3 blglerne gerek blglerne gerek vardır ve β 3 ve Cov ( β β ), 4 blglerne gerek vardır ve hotez kabul edlr. E) Var ( β ), Var β 3 ve Cov ( β β ), 3 blglerne gerek vardır ve hotez reddedlr. 0

3. gt yt 3 yk ut =β +β +β + denklem Türkye nn 988:-004:4 dönemne lşkn 3 aylık verleryle tahmn edlmş ve aşağıdak sonuçlar alınmıştır. Burada g GSYH büyüme oranı, y tolam yatırım harcamasındak değşme oranı, K se 00:-00:4 dönemnde, dğer dönemlerde 0 değer alan kukla (dummy) değşkendr. Parantez çndekler katsayıların - değerlerdr. ( 0,000) ( 0,000) ( 0,044) ĝ = 0,08 + 0,6y + 0,048 yk t t t Bu sonuçlara göre aşağıdak fadelerden hangs ) Sabt term 00 yılında 0,076, dğer dönemlerde 0,08 dr. B) Sabt term 00 yılında 0,90, dğer dönemlerde 0,08 dr. C) Yatırımın büyümeye etks 00 yılında 0,90 uan, dğer dönemlerde 0,6 uandır. D) Yatırımın büyümeye etks 00 yılında 0,30 uan, dğer dönemlerde 0,6 uandır. E) Yatırımın büyümeye etksnde 00 yılında % 5 anlamlılık düzeynde br farklılık olmamıştır. KPSS/-B-PÖ/006 5. VE 6. SOULI ŞĞIDKİ BİLGİLEE GÖE CEVPLYINIZ. Y t = β + βx t +... + βkxtk + ut denklem t=,,,n adet ver ve EKK yöntem le tahmn edlmş ve βˆ, βˆ,..., β ˆ tahmnler elde edlmştr. k 5. Y nn n+ dönem çn öngörüsü Y ˆn+ nasıl bulunur? ˆ ˆ ˆ ˆ ) Yn+ =β +β X n+,+... +β kxn+,k Y ˆ ˆ ˆ X... ˆ X B) n+ =β +β n, + +β k n,k Y ˆ ˆ X... ˆ X C) n+ =β n+,+ +β k n+,k Y ˆ ˆ X... ˆ X Y D) n+ =β n,+ +β k n,k+ n+ Y ˆ ˆ ˆ X... ˆ X Y E) n+ =β +β n+,+ +β k n+,k+ n+ 4. şağıdak denklemde, c özel tüketm harcamasındak yüzde değşme, g GSYH dek yüzde değşme, D4 dördüncü mevsmlerde, dğer mevsmlerde 0 değern alan kukla değşkendr. ĉ = 0,00 + 0,886g + 0,0c 0,00D4 t t t Bu sonuçlara göre aşağıdak fadelerden hangs ) Gelr değşmesnn özel tüketm değşmes üzerndek etks her mevsmde 0,876 uandır. B) Gelr değşmesnn özel tüketm değşmes üzerndek etks dördüncü mevsmlerde 0,876 uandır. C) Sabt term her mevsmde -0,00 dr. D) Sabt term dördüncü mevsmlerde 0,0 dr. E) Sabt term dördüncü mevsmlerde -0,0, dğer mevsmlerde -0,00 dr. 6. Öngörü hatasının standart hatası S f dr. Öngörü hatasının S f ye oranı t dağılımlıdır ve t tablo değer t( - α / ),n-k dr. Bu durumda Y ˆn+ çn güven aralığı (confdence nterval) aşağıdaklerden hangsdr? ) Y ˆ ˆ n+ Sf Yn+ Yn+ + Sf B) Yˆ ˆ n+ S f/t Yn+ Yn+ + S f/t α/,nk α/,nk C) Yˆ ˆ + t( α /),nks Y + Y + + t( α /),nks n f n n f D) Yˆ ˆ n+ t Yn+ Yn+ + t α/,nk α/,nk E) Yˆ t ˆ ( α /),nk /n + Y Y n+ n+ n+ + t ( α /),nk /n+

7. ut ut ut et et et =ρ +ρ + +λ +λ denklem le hata term u çn br çsel bağıntı sürec verlmştr. e klask varsayımları sağlayan br başka hata term, t ρ, ρ, λ ve λ katsayılardır. Bu denklem nasıl br çsel bağıntı sürec tanımlamaktadır? ) (utoegressve) sürec; () B) M (Movng verage) sürec; M() C) M sürec; M(0, ) D) M sürec; M(, ) E) M sürec; M(,, ) KPSS/-B-PÖ/006 9. Br denklemde çsel bağıntı sorunu hang durumda ortaya çıkmaz? ) Denklem hatalı tanımlanmış ve gerekl bazı değşkenlere yer verlmemşse B) Denklem hatalı tanımlanmış ve doğrusal olmaması gerekrken doğrusal olarak fade edlmşse C) Denklemdek açıklayıcı değşkenler brbrler le yakından lşklyse D) Denklemn bağımlı değşkenndek sstematk ve sürekl ölçme hatalarıyla E) Tanımlama ve ölçme hatası olmasa ble, denklem değşkenlernn zaman serlerndek atalet (nerta) nedenyle 0. şağıda, ct = β +β gt +β 3ct-+ ut tüketm denklemnn ve ayrıca hata term tahmn ût denklemnn 60 ver ve EKK yöntem le tahmnler verlmştr. 8. şağıdak denklem üç aylık 60 ver le tahmn edlmştr, c özel tüketm harcamasındak yüzde değşme, g se GSYH dek yüzde değşmedr. Parantez çndekler katsayıların -değerlerdr. ĉt =- 0,003 + 0,99g t + 0,7gt- ( 0,450) ( 0,000) ( 0,075) = 0,86 DW = 0,973 Bu sonuçlara göre ve % 5 anlamlılık düzeynde Durbn-Watson tablosundan alt sınır d L =,54, üst sınır d U =,65 se, denklemde çsel bağıntı le lgl aşağıdak fadelerden hangs ) Geckmel değşken gt nedenyle, Durbn- Watson statstğ DW le brnc sıra çsel bağıntının araştırılması doğru olmaz. B) Geckmel değşken gt nedenyle, Durbn n h statstğ brnc sıra çsel bağıntının araştırılmasında kullanılablr, ancak bu statstğn hesalanableceğ blgler yoktur. C) % 5 anlamlılık düzeynde Brnc sıra eks veya artı çsel bağıntı yok. hotez kabul edlr. D) % 5 anlamlılık düzeynde Brnc sıra eks çsel bağıntı yok. hotez reddedlr. E) % 5 anlamlılık düzeynde Brnc sıra artı çsel bağıntı yok. hotez reddedlr. ĉt = 0,004 + 0,889gt + 0,0c t = 0,878 DW =,36 uˆ t = 0,0007 + 0,04gt 0,04c ˆ t+ 0,78ut + 0,7u ˆ ˆ ˆ t 0,07ut3 0,44ut4 = 0,90 uˆ t yardımcı (auxlary) denklem hang amaçla tahmn edlmştr ve verlen sonuçlar bu amaca uygun mudur? ) Brlkte.,., 3. ve 4. sıra çsel bağıntı çn LM (Lagrange Multler) sınaması yamak üzere tahmn edlmştr, fakat uygun br statstk verlmedğ çn sınama yaılamaz. B) Brlkte.,., 3. ve 4. sıra çsel bağıntı çn LM sınaması yamak üzere tahmn edlmştr, χ = ( 60)( 0,90) =,4 statstğ kullanılarak bu sınama yaılablr. C) Brlkte.,., 3. ve 4. sıra CH (utoegressve Condtonal Heteroskedastcty) çn LM sınaması yamak üzere tahmn edlmştr, χ = ( 60)( 0,90) =,4 statstğ kullanılarak bu sınama yaılablr. D) Brlkte.,., 3. ve 4. sıra çsel bağıntı çn LM sınaması yamak üzere tahmn edlmştr, F = 0,878 / / 0,878 / 57 = 05,53 statstğ kullanılarak bu sınama yaılablr. E) Brlkte.,., 3. ve 4. sıra çsel bağıntı çn LM sınaması yamak üzere tahmn edlmştr, χ = ( 60)( 0,878) = 5,68 statstğ kullanılarak bu sınama yaılablr.

KPSS/-B-PÖ/006. Yt =β +β X t +... +β kxtk + ut denklemnde çsel bağıntı sorunu varsa aşağıdak sonuçlardan hangs yanlıştır? ) Katsayı tahmnler çn yaılan t testler güvenlr olmaz, hesalanan t değerler yukarı samalı olur. B) Denklemn açıklayıcı değşkenler çn yaılan F test güvenlr olmaz, hesalanan F değer yukarı samalı olur. C) Y çn yaılan öngörüler güvenlr olmaz. D) EKK tahmn edcs tanımlama hatası yoksa samasızdır, ancak etknlk özellğn ytrr. E) Determnasyon katsayısı aşağı samalı (downward based) olur. 3. I. Y = β +β X +β 3X3 +β 4X4 + u asıl denklemnde br ekonometrk sorun vardır ve bu sorunun çözümü çn aşağıdak dönüştürülmüş denklem tahmn edlmştr: II. Y X X X X X X = β 3 +β +β 3 +β 4 + e 4 4 4 4 Bu dönüştürülmüş denklemn tahmnne gerek duyulmasının neden aşağıdaklerden hangsdr? ) I. de X 4 yer almamalıdır, II. de bu hata düzeltlmştr. B) I. de unn varyansı X 4 le lşkldr, Var ( u ) = σ u X 4, σ u br sabt şeklnde değşen varyans sorunu vardır; II. de sorun gderlmştr. C) I. de u le II. de Cov ( ux ) X 4 arasındak kovaryans 0 değldr, 4 =0 sağlanmıştır. D) I. de X 4 br sabt olduğundan, sabt term le brlkte tam çoklu bağıntı sorunu yaratmaktadır, II. de bu sorun gderlmştr. E) I. de X4 ün neden olduğu çsel bağıntı sorunu vardır, II. de bu sorun gderlmştr.. I. Breusch-Godfrey LM sınaması II. Box-Perce χ sınaması III. Durbn-Watson (DW) statstğ le sınama IV. Durbn h statstğ le sınama Yt =β +β X t +... +β kxtk + ut denklemnde brlkte brnc ve knc sıra çsel bağıntı sorununu araştırmak çn yukarıdaklerden hangler kullanılablr? ) Yalnız I B) Yalnız II C) I ve II D) I ve IV E) II ve IV 3

KPSS/-B-PÖ/006 4. ct gt 3ct ut =β +β +β + tüketm denklemne lave olarak aşağıdak Y yardımcı denklem de 60 ver le tahmn edlmştr: ĉ = 0,004 + 0,889g + 0,0c t t t = = 0,878 DW,36 t = + t + t + t 0,09c t+ 0,005gtc t = 0,0 Y. uˆ 0,0005 0,00g 0,033g 0,0007c Yardımcı denklemle lgl aşağıdak fadelerden hangs ) Tanımlama hatası çn LM sınaması yamak üzere tahmn edlmştr ve F = 0,0/ 4 / 0,0 / 55 =,55 statstğ kullanılarak bu sınama yaılablr. B) Durağanlık sınaması yamak üzere tahmn edlmştr ve χ = ( 60)( 0,0) = 6, statstğ kullanılarak bu sınama yaılablr. C) Değşen varyans çn LM (Whte) sınaması yamak üzere tahmn edlmştr ve χ = 6, statstğ kullanılarak bu sınama yaılablr. D) Değşen varyans çn LM sınaması yamak üzere tahmn edlmştr ve F=,55 statstğ kullanılarak bu sınama yaılablr. E) GCH (Generalzed CH) çn LM sınaması yamak üzere tahmn edlmştr ve χ = 6, statstğ kullanılarak bu sınama yaılablr. 5. ct = β +β gt +β 3ct-+ ut tüketm denklemne lave olarak aşağıdak û t yardımcı denklem de 60 ver le tahmn edlmştr: ĉt = 0,004 + 0,889gt + 0,0c t = 0,878 DW =,36 uˆ t = 0,0004 + 0,0uˆ ˆ t+ 0,8ut = 0,07 % 5 anlamlılık düzeynde, χ ( ) tablo değer 5,99, F tablo değer = 3,5 ken, buradak u ˆ ( 57) t yardımcı denklem le lgl aşağıdak fadelerden hangs ) CH sorunu çn LM sınaması yamak üzere tahmn edlmştr ve F = 0,07/ / 0,07 / 57 =,8 statstğne göre bu sorun yoktur. B) GCH sorunu çn LM sınaması yamak üzere tahmn edlmştr ve F =,8 statstğne göre bu sorun yoktur. C) CH sorunu çn LM sınaması yamak üzere tahmn edlmştr ve χ = ( 60)( 0,07) = 4,6 statstğne göre bu sorun vardır. D) CH sorunu çn LM sınaması yamak üzere tahmn edlmştr ve χ = ( 60)( 0,07) = 4,6 statstğne göre bu sorun yoktur. E) Değşen varyans sorunu çn LM (Whte) sınaması yamak üzere tahmn edlmştr ve 4,6 χ = statstğne göre bu sorun yoktur. 4

6. şağıda denklem I ve denklem II nn 60 ver le tahmn sonuçları verlmştr. Parantez çndekler katsayıların -değerlerdr. I. cˆ t = 0,004 + 0,889gt + 0,0c t ( 0,34) ( 0,000) ( 0,00) = 0,878 DW =,36 II. cˆ t = 0,003 + 0,93gt + 0,5c t0,385gt ( 0,473) ( 0,000) ( 0,000) ( 0,003) = 0,899 DW =,6 Denklem II de, br açıklayıcı değşken ( g t-) eklendkten sonra, denklem I e göre hang ekonometrk sorun ortaya çıkmış olablr ve bunun sonucu nedr? ) İçsel bağıntı sorunu; değer yukarı samalı olmuştur. B) Değşen varyans sorunu; değer yukarı samalı olmuştur. C) Değşen varyans sorunu; hesalanan t-statstğ değerler aşağı samalı olmuştur. D) CH sorunu; EKK tahmn edcs samasızlık özellğn ytrmştr. E) Çoklu bağıntı sorunu; katsayı tahmnler beklenenden farklı olablr. 7. I. cˆ = 0,004 + 0,889g + 0,0c 0,34 0,000 0,00 t t t = 0,878 DW =,36 KPSS/-B-PÖ/006 t = + t + ˆ ˆ3 t+ t + t II. c 0,007 0,75g 0,69c,076c 4,53c ( 0,473) ( 0,000) ( 0,000) ( 0,003) = 0,893 DW =,533 Parantez çndekler katsayıların -değerlerdr. % 5 anlamlılık düzeynde χ tablo değer = 5,99, F tablo değer = 3,5 tr. II. denklem amsey n ( 55) ESET sınaması çn tahmn edlmştr. Bu sınamanın sonucu nedr? F = 0,893 0,878 / / 0,893 / 55 = 3,855 statstğne göre % 5 anlamlılık düzeynde br tanımlama hatası vardır. ) F = 0,893 0,878 / / 0,893 / 55 = 3,855 statstğne göre % 5 anlamlılık düzeynde br tanımlama hatası yoktur. B) C) χ = ( 60)( 0,878) = 5,68 statstğne göre % 5 anlamlılık düzeynde br tanımlama hatası vardır. D) χ = ( 60)( 0,893) = 53,58 statstğne göre % 5 anlamlılık düzeynde br tanımlama hatası vardır. F = 0,898 / 4 / 0,898 / 55 =,05 statstğne göre % 5 anlamlılık düzeynde br tanımlama hatası vardır. E) 8. Yt = β +β Xt +β 3Xt3 +β 4Xt4 + ut denklemnde X t4 değşken denklemde fazladan yer almaktadır. Bu değşkenn varlığı EKK tahmn edcsn nasıl etkler? ) Etknlk özellğn kaybeder. B) Tutarlılık özellğn kaybeder. C) Samasızlık özellğn kaybeder. D) Yeterllk özellğn kaybeder. E) smtotk samasızlık özellğn kaybeder. 5

9. Yt =β +β Xt- +β 3X t- +... +β kxt-q + ut denklemnde X tek geckme (lag) sayısı q sonludur. Bu denklemdek geckmelern nc dereceden br çokterml (olnom) olarak dağıldığı, dğer adıyla lmon dağılımında olduğu varsayılır. Bu varsayım β katsayıları çn nasıl fade edleblr ve hang sınırlama vardır? ) β=α 0 +α q +α +... +α q ve q= dr. B) β=α 0 +α +α +... +α ve q gerekr. C) β=α 0 +α +α +... +α ve q > olması = dr. D) β=α 0 +α q +α +... +αq ve > qolması gerekr. E) 0 β=α +α +α +... +α ve > q dur. KPSS/-B-PÖ/006 3. Eşanlı denklemler modelnde, G ve K sırasıyla modeldek çsel ve önceden belrlenmş (redetermned) değşken sayısıdır. Br denklemde yer alan çsel ve önceden belrlenmş değşken sayısı sırasıyla G* ve K*; yer almayan çsel ve önceden belrlenmş değşken sayısı da sırasıyla G** ve K** dır. K**>G*- geçerl se bu denklem çn aşağıdak fadelerden hangs ) Sıra koşuluna göre, tam ayırt etme (exact dentfcaton) vardır. B) Sıra koşuluna göre, eksk ayırt etme (under dentfcaton) vardır. C) Sıra koşuluna göre, fazladan ayırt etme (over dentfcaton) vardır. D) şama (rank) koşuluna göre, fazladan ayırt etme vardır. E) Hem sıra hem aşama koşuluna göre, fazladan ayırt etme vardır. 30. Yt =α+β 0Xt +β Xt- +β X t- +... + ut denklemnde X tek geckme sayısı sonsuza gtmektedr. Geckme katsayıları β geometrk dağılıma sahse, β=β λλ, =,,..., olarak yazılablr. Geometrk dağılım varsayımı ve Koyck dönüştürmes kullanılarak Yt =α+β 0Xt +β X t- +β X t- +... + ut denklem nasıl fade edleblr? ) Y =α+β X +λ Y + v, v = u ( -λ ) t t t- t t t 3. 34. SOULI ŞĞIDKİ BİLGİLEE GÖE CEVPLYINIZ. şağıdak eşanlı modelde c, y ve g çsel, dğerler önceden belrlenmş değşkenlerdr. c =α +α g +α c +α r + u t t 3 t 4 t t y =β +β g +β g +β r + u t t 3 t 4 t t gt =γ +γ ct +γ 3yt +γ 4rt +γ 5kt + u3t B) Yt =α+β Xt +λ Yt-+ v t, vt = ut λ ut C) Yt =α λ +β Xt +λ Yt-+ v t, vt = ut ut D) Yt =α λ +β -λ Xt +λ Yt-+ v t, vt = ut λut E) Yt = -λ +β -λ Xt +λ Yt-+ v t, vt = ut β ut 6

3. Bu modeln g çn ndrgenmş bçm (reduced form) gt =π +π ct-+π 3rt +π 4gt- +π 5kt + v3t tahmn edlmş ve ˆv 3t tahmn değerler bulunmuştur. ˆv 3t değerler kullanılarak aşağıdak y denklem tahmn edlmştr. Parantez çndekler katsayıların - değerlerdr. y = 0,009 + 0,588g +,8 g 0,003r +,98vˆ t t 3 t t 3t ( 0,845) ( 0,050) ( 0,003) ( 0,84) ( 0,043) = 0,684 Bu sonuca göre aşağıdak fadelerden hangs ) Tanımlama sınaması yaılmıştır ve % 5 anlamlılık düzeynde denklemde br tanımlama hatası olduğu reddedlmştr. B) Tanımlama sınaması yaılmıştır ve % 5 anlamlılık düzeynde denklemde br tanımlama hatası olduğu kabul edlmştr. KPSS/-B-PÖ/006 34. Yukarıdak modeln üçüncü denklemnn EKK ( şamalı En Küçük Kareler) Yöntem le tahmn edleblmes çn, brnc aşamada aşağıdaklerden hangs gerekldr? ) c ˆ t =π ˆ +π ˆ ct+π ˆ 3rt +π ˆ 4gt+π ˆ 5kt ve y ˆ t =π ˆ +π ˆ ct+π ˆ 3rt +π ˆ 4gt+π ˆ 5kt B) c ˆ t =π ˆ +π ˆ ct+π ˆ 3rt +π ˆ 4gt+π ˆ 5kt C) y ˆ t =π ˆ +π ˆ ct+π ˆ 3rt +π ˆ 4gt+π ˆ 5kt D) g ˆ t =π ˆ 3 +π ˆ 3ct +π ˆ 33rt +π ˆ 34gt +π ˆ 35kt E) c ˆ t =π ˆ +π ˆ ct+π ˆ 3rt +π ˆ 4gt+π ˆ 5kt ve g ˆ t =π ˆ 3 +π ˆ 3ct +π ˆ 33rt +π ˆ 34gt +π ˆ 35kt C) Haussman çsellk-dışsallık (endogenetyexogenety) sınaması yaılmıştır ve % 5 anlamlılık düzeynde g nn dışsal olduğu kabul edlmştr. D) Haussman çsellk-dışsallık sınaması yaılmıştır ve % 5 anlamlılık düzeynde g nn dışsal olduğu reddedlmştr. E) Denklemler arasındak hataların kovaryansı konusunda sınama yaılmıştır ve kovaryansın sıfır olduğu reddedlmştr. 35. I. II. Yt = α jyt j jxtj u It ; + α + I j= j= Xt = β jyt j jxt j u IIt ; + β + II j= j= III. Yt = λ jyt j v It ; + III j= 33. Yukarıdak modeln lk denklemnn D (raç Değşkenler:Instrumental Varables) Yöntem le tahmn edlmes çn araç olarak kullanılması uygun olan değşkenler aşağıdaklern hangsnde verlmştr? ) c,y t t veg t B) c,y,g t t t vect C) c t,r,g t t ve kt D) y,g,c t t t,gt vekt E) c,y,g t t t vegt IV. Xt = θ jxt j v IIt ; + IV j= X, Y nn Granger neden değldr. hotezn sınamak çn yukarıdak denklemlern n ver le tahmnnden sonra hang sınama statstğ kullanılmalıdır? ) χ = ( n ) I B) χ = ( n ) III C) χ = ( n ) II ( Σˆ I Σˆ I ) D) F v u / = Σ û I /( n ) ( Σˆ II Σˆ I ) E) F = v u Σû I /( n) 7

36. V (Vector utoegresson) model kullanılarak yaılan etk-tek (mulse-resonse) ncelemes le lgl aşağıdak fadelerden hangs yanlıştır? ) Hata termler şokları temsl eder. B) Şokların etksn anlamak çn zamanın sonsuza gtmes gerekr. C) Şok büyüklüğü, genellkle hata termlernn br standart hatası olarak alınır. D) Şokların çsel değşkenler üzerndek etks araştırılır. E) Şoklar, her br hata term kullanılarak ayrı ayrı olableceğ gb, tüm hata termler kullanılarak da verleblr. 37. Br zaman sersnde brm kök(unt root) araştırması çn br sorunla karşılaşıldığı durumda Dckey-Fuller (DF) yerne Genşletlmş (ugmented) Dckey-Fuller (DF) sınaması yaılmaktadır. DF sınaması hang sorunla karşılaşıldığında yaılır? ) İçsel bağıntı KPSS/-B-PÖ/006 39. X ve Y zaman serlernn korelogramlarını oluşturmak üzere aşağıdak r otokorelasyon katsayıları bulunmuştur. Burada geckme sayısıdır. X otokorelasyon katsayıları: r = 0,95, r = 0,843, r = 0,75, r = 0,694, r = 0,66,... 3 4 5 Y otokorelasyon katsayıları: r = 0,75, r = 0,303, r3 = 0,097, r4 = 0,35, r5 = 0,6,... r 0,35 değerler 0 dan farklıdır. Bu blglere göre, aşağıdak fadelerden hangs ) X ve Y nn her ksnde de brm kök olması beklenmez. B) X te brm kök olması beklenr, Y de brm kök olması beklenmez. C) Y de brm kök olması beklenr, X te brm kök olması beklenmez. D) X ve Y nn her ksnde de brm kök olması beklenr. E) Bu blglere göre X ve Y de brm kök olu olmadığı anlaşılamaz. B) Değşen varyans C) Çoklu bağıntı D) Tam çoklu bağıntı E) Yaısal değşklk 40. I. kake blg krter II. Schwartz blg krter III. Box-Perce sınaması Yukarıdak yöntemlerden hangler geckme sayısını belrlemek çn kullanılır? ) Yalnız I B) Yalnız II C) I ve II 38. I. Tahmnde kullanılan değşkenler durağan değldr. II. oldukça yüksektr. III. DW statstğ oldukça düşüktür. Br regresyon denklemnn anlamsız (düzmece) olmasıyla lgl yukarıdak fadelerden hangler ) Yalnız I B) Yalnız II C) I ve II D) II ve III E) I, II ve III D) I ve III E) II ve III EKONOMETİ TESTİ BİTTİ. CEVPLINIZI KONTOL EDİNİZ. 8