8. BÖLÜM: DEĞİŞEN VARYANS

Benzer belgeler
Bu örnekte kullanılan veri 200 gözleme sahiptir ve örnek için özel olarak oluşturulmuştur.

11. BÖLÜM: EŞANLI DENKLEM SİSTEMLERİ

7. BÖLÜM: ARDIŞIK BAĞIMLILIK

10. BÖLÜM: MODEL KURMA: FONKSİYONEL FORM SEÇİMİ

3. BÖLÜM: EN KÜÇÜK KARELER

4. BÖLÜM: REGRESYON ANALİZİNİ KULLANMAYI ÖĞRENME

9. BÖLÜM: MODEL KURMA: BAĞIMSIZ DEĞİŞKEN SEÇİMİ

2. BÖLÜM: REGRESYON ANALİZİ

Excel dosyasından verileri aktarmak için Proc/Import/Read Text-Lotus-Excel menüsüne tıklanır.

EVIEWS KULLANIMI (EVIEWS 8)

BAĞIMLI KUKLA DEĞİŞKENLİ MODELLER A- KADININ İŞGÜCÜNE KATILIM MODELİ NİN DOM İLE E-VIEWS DA ÇÖZÜMÜ

İÇİNDEKİLER 1. GİRİŞ...

BÖLÜM 10 ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ

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

EVIEWS KULLANIMI (EVIEWS 7.1)

İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ...

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

İstatistik ve Olasılık

1. GİRİŞ Kılavuzun amacı. Bu bölümde;

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

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

3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI

4. TAHMİN SONUÇLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ Katsayıların Yorumu

UYGULAMALAR. Normal Dağılımlılık

2. BASİT DOĞRUSAL REGRESYON 12

Koşullu Öngörümleme. Bu nedenle koşullu öngörümleme gerçekleştirilmelidir.

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

İstatistik ve Olasılık

CAEeda ÇÖZÜMÜ YAPILMIŞ NACA 0012 KANADI İÇİN SINIR GÖRÜNÜMÜ VE VEKTÖR GÖRÜNÜMÜ EĞİTİM NOTU. EDA Tasarım Analiz Mühendislik

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

CAEeda ÇÖZÜMÜ YAPILMIŞ NACA 0012 KANADI İÇİN 2B ÇİZİM EĞİTİM NOTU. EDA Tasarım Analiz Mühendislik

rasgele değişkeninin olasılık yoğunluk fonksiyonu,

Korelasyon, Korelasyon Türleri ve Regresyon

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 03/23/11 Time: 16:51 Sample: Included observations: 20

Değişen Varyans (Heteroscedasticity) Sabit Varyans (Homoscedasticity) Varsayımı Altında Basit Regresyon Modeli

ÇOKLU REGRESYON MODELİ. Bir bağımlı değişkene etki eden çok sayıda bağımsız değişkeni analize dahil ederek çoklu regresyon modeli uygulanabilir.

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

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

İçindekiler vii Yazarların Ön Sözü xiii Çevirenin Ön Sözü xiv Teşekkürler xvi Semboller Listesi xvii. Ölçme, İstatistik ve Araştırma...


Hipotez Testleri. Mühendislikte İstatistik Yöntemler

OLS Yönteminin Asimptotik (Büyük Örneklem) Özellikleri SIRADAN EN KÜÇÜK KARELER (OLS) Asimptotik Özellikler: Tutarlılık. Asimptotik Özellikler

DOĞRUSAL ve DOĞRUSAL OLMAYAN SINIRLAMALAR DOĞRUSAL OLMAYAN SINIRLAMALARIN TESTİ

H 0 : θ = θ 0 Bu sıfır hipotezi şunu ifade eder: Anakütle parametresi θ belirli bir θ 0

3. TAHMİN En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi 1

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ REGRESYON KATSAYILARININ GÜVEN ARALIĞI = + REGRESYON KATSAYILARININ GÜVEN ARALIĞI

Prof. Dr. Özkan ÜNVER Prof. Dr. Hamza GAMGAM Doç. Dr. Bülent ALTUNKAYNAK SPSS UYGULAMALI TEMEL İSTATİSTİK YÖNTEMLER

SIRADAN EN KÜÇÜK KARELER (OLS)

İçindekiler. Ön Söz... xiii

İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ... Örneklem Genişliğinin Elde edilmesi... 1

Eviews ve Veri Girişi

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

ZAMAN SERİLERİNDE REGRESYON ANALİZİ

A. Regresyon Katsayılarında Yapısal Kırılma Testleri

8.Hafta. Değişkenlik Ölçüleri. Öğr.Gör.Muhsin ÇELİK. Uygun değişkenlik ölçüsünü hesaplayıp yorumlayabilecek,

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

Örneklemden elde edilen parametreler üzerinden kitle parametreleri tahmin edilmek istenmektedir.

ISTATISTIK VE OLASILIK SINAVI EKİM 2016 WEB SORULARI

EKONOMETRİ. GRETL Uygulamaları. Prof. Dr. Bülent Miran

MIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009

(AYIRIM) DENLİ. Emre KUZUGÜDENL. Doç.Dr.Serdar CARUS

İÇİNDEKİLER BÖLÜM 1 KAVRAMLAR VE YÖNTEMBİLİM

BÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI

KORELASYON VE TEKLİ REGRESYON ANALİZİ-EN KÜÇÜK KARELER YÖNTEMİ

Normal Dağılımlılık. EKK tahmincilerinin ihtimal dağılımları u i nin ihtimal dağılımı hakkında yapılan varsayıma bağlıdır.

2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI Tanım

BİYOİSTATİSTİK DERSLERİ AMAÇ VE HEDEFLERİ

TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER

Doç. Dr. Dilek ALTAŞ İSTATİSTİKSEL ANALİZ

ortalama ve ˆ ˆ, j 0,1,..., k

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

KUKLA DEĞİŞKENLİ MODELLER. Kukla değişkenlerin diğer kantitatif değişkenlerle alındığı modeller (Kovaryans Analizi Modeller)

Normal Dağılımlılık. EKK tahmincilerinin ihtimal dağılımları u i nin ihtimal dağılımı hakkında yapılan varsayıma bağlıdır.

Copyright 2004 Pearson Education, Inc. Slide 1

Bir Normal Dağılım Ortalaması İçin Testler

CRYSTAL BALL Eğitimi

MATE 211 BİYOİSTATİSTİK DÖNEM SONU SINAVI

ÜSTEL DÜZLEŞTİRME YÖNTEMİ

AN APPLICATION TO EXAMINE THE RELATIONSHIP BETWEEN REIT INDEX AND SOME FIRM SPECIFIC VARIABLES.

EŞANLI DENKLEM MODELLERİ

Appendix C: İstatistiksel Çıkarsama

BİYOİSTATİSTİK. Uygulama 4. Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

İstatistik ve Olasılık

YTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları

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

ÇOKLU REGRESYON ANALİZİNDE VARSAYIMLARDAN SAPMALARIN İNCELENMESİ

UYGULAMA 4 TANIMLAYICI İSTATİSTİK DEĞERLERİNİN HESAPLANMASI

Korelasyon ve Regresyon

Mühendislikte İstatistik Yöntemler

Tek Değişkenli Sürekli Dağılımlar-III

YABANCI DİL EĞİTİMİ VEREN ÖZEL BİR EĞİTİM KURUMUNDAKİ ÖĞRENCİLERİN BEKLENTİLERİNİN ARAŞTIRILMASI. Sibel SELİM 1 Efe SARIBAY 2

BÖLÜM 1: YAşAM ÇÖzÜMLEMEsİNE GİRİş... 1

SPSS-Tarihsel Gelişimi

BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ İÇİN İŞLETME İSTATİSTİĞİ

Yrd. Doç. Dr. Neşet Demirci, Balıkesir Üniversitesi NEF Fizik Eğitimi. Parametrik Olmayan Testler. Ki-kare (Chi-Square) Testi

İÇİNDEKİLER 1. BÖLÜM STATA PAKET PROGRAMINA GİRİŞ

QUANTILE REGRESYON * Quantile Regression

Data View ve Variable View

UYGULAMALI EKONOMETRİ I. Veri Analizi

Transkript:

8. BÖLÜM: DEĞİŞEN VARYANS Bu bölümde; Değişen Varyans Tespiti için Grafik Çizme Değişen Varyans Testi: Park Testi Değişen Varyans Testi: White Testi Değişen Varyans Probleminin Çözümü: Ağırlıklandırılmış EKK Değişen Varyans Probleminin Çözümü: Düzeltilmiş Standart Hatalar Değişen Varyans Probleminin Çözümü: Değişkenlerin Tekrar Tanımlanması Alıştırma Değişen varyans kısmında petrol tüketimi örneği kullanılacaktır. Bu örnek için kullanılacak EViews çalışma dosyasının adı Gas10.wf1 dir. 8.1. Değişen Varyans Tespiti için Grafik Çizme Aşağıda yer alan grafikler değişen varyansın kaynağını belirleme ve tanımlamada bir grafiğin değerini göstermektedir. Regresyondan elde edilen artıklar ile şüphelenilen değişkenlerin grafiğini çizmek araştırmacıya hata terimi varyansının değişkenin bir fonksiyonu biçiminde değişip değişmediğini gözlemleme seçeneği sağlar. 1

Aşağıdaki adımları bir regresyondan elde edilen atıklar ve her bir bağımsız değişken grafiğini çizmek için uygulayın. 1. ADIM: Gas10.wf1 isimli dosyayı açın. 2. ADIM: Çalışma dosyası menü çubuğundan Objects/New Object/Equation seçeneğini seçin, Equation Specification kısmına PCON C REG TAX yazın ve OK ye tıklayın. 3. ADIM: Denklem menü çubuğundan Name seçeneğini seçin, Name to identify object kısmına EQ01 yazın ve OK ye tıklayın. 4. ADIM: E adında bir artık serisi oluşturun ve çalışma dosyasını kaydedin. 5. ADIM: E ile REG in basit bir saçılım grafiğini çizin. 6. ADIM: E ile TAX in basit bir saçılım grafiğini çizin. 2

8.2. Değişen Varyans Testi: Park Testi Bu bölüme başlamadan önce değişen varyans tespiti için grafik çizme kısmındaki 1-3. Adımları tamamlayın. Park testini gerçekleştirmek için aşağıdaki adımları takip edin. 1. ADIM: Gas10.wf1 isimli dosyayı açın. 2. ADIM: Çalışma dosyası menü çubuğundan Objects/New Object/Equation seçeneğini seçin, Equation Specification kısmına log(e^2) C log(reg) yazın ve OK ye tıklayın. 3. ADIM: log(reg) e ait katsayının anlamlılığını test edin. 8.3. Değişen Varyans Testi: White Testi Bu bölüme başlamadan önce değişen varyans tespiti için grafik çizme kısmındaki 1-3. Adımları tamamlayın. White testini gerçekleştirmek için aşağıdaki adımları takip edin. 1. ADIM: Gas10.wf1 isimli dosyayı açın. 2. ADIM: Çalışma dosyası menü çubuğundan Objects/New Object/Equation seçeneğini seçin, Equation Specification kısmına PCON C REG TAX yazın ve OK ye tıklayın. 3. ADIM: White testini gerçekleştirmek için View/Residual Tests/White Heteroskedasticity (cross terms) seçeneğini seçin. EViews test regresyonunda iki tane istatistik rapor etmektedir. Obs*R- 3

squared istatistiği White test istatistiğidir. Test regresyonu R 2 si ile gözlem sayısı (n) çarpımı şeklinde hesaplanmaktadır. White test istatistiği asimptotik olarak test regresyonunda yer alan eğim katsayısı kadar serbestlik derecesi ile (bu örnekte 5) χ 2 dağılımına sahiptir. 4. ADIM: Kritik χ 2 değeri EViews ta hesaplanabilir. Komut penceresine =@qchisq(.95,5) komutunu yazıp ENTER a basın. Bu işlem durum çubuğunda kritik değerin (11.0704976935) görüntülenmesini sağlayacaktır. nr 2 değeri (33.2256393731) %5 düzeyinde kritik χ 2 değeri 11.0704976935 den büyük olduğundan değişen varyans yoktur boş hipotezi reddedilebilir. nr 2 nin yanında yer alan olasılık değeri (0.000003) değişen varyans yoktur boş hipotezi reddedildiğinde yanlış yapmış olma olasılığını göstermektedir. F-istatistiği tüm çapraz çarpımların, sabit terim hariç, ortak anlamlılığı için dışlanan değişken testidir. Karşılaştırma amacıyla bu istatistik White test istatistiğinin üzerinde sunulmaktadır. 8.4. Değişen Varyans Probleminin Çözümü: Ağırlıklandırılmış EKK REG i oran faktörü olarak kullanıp ağırlıklandırılmış EKK tahmini gerçekleştirmek için aşağıdaki adımları izleyin. 4

1. ADIM: Gas10.wf1 isimli dosyayı açın. 2. ADIM: Çalışma dosyası menü çubuğundan Objects/New Object/Equation seçeneğini seçin, Equation Specification kısmına PCON/REG 1/REG REG/REG TAX/REG yazın ve OK ye tıklayın. Sarı ile işaretlenmiş katsayılara dikkat edin. 3. ADIM: Çalışma dosyası menü çubuğundan Objects/New Object/Equation seçeneğini seçin, Equation Specification kısmına PCON C REG TAX yazın ve Option butonunu seçin. 5

4. ADIM: Weighted LS/TSLS kutucuğunu seçin, Weight kısmına 1/REG yazın 5. ADIM: Seçenekleri kaydetmek için OK yi seçin ve denklemi tahmin etmek için OK yi tıklayın. 2. Adımda bulunan ağırlıklandırılmış EKK katsayıları ile 5. Adımda bulunan katsayılara dikkat edin 1. 1 EViews ağırlıklandırılmış EKK yı şu şekilde hesaplar; önce ağırlıklandırma serisini ortalamasına böler ve ardından her gözlem için tüm veriyi ölçeklendirilmiş ağırlık serisi ile çarpar. Ağırlıklandırma serisinin ölçeklendirilmesi parametre sonuçları üzerinde herhangi bir etkisi olmayan normalleştirme işlemidir. Fakat işlem, ağırlıklandırılmış artıkları ağırlıklandırılmamış artıklarla karşılaştırılabilir yapmaktadır. 6

8.5. Değişen Varyans Probleminin Çözümü: Düzeltilmiş Standart Hatalar Düzeltilmiş standart hatalar regresyonu tahmin etmek için aşağıdaki adımları izleyin. 1. ADIM: Gas10.wf1 isimli dosyayı açın. 2. ADIM: Çalışma dosyası menü çubuğundan Objects/New Object/Equation seçeneğini seçin, Equation Specification kısmına PCON C REG TAX yazın ve Option butonunu seçin. 3. ADIM: Heteroskedasticity Consistent Covariances (White) kutucuğunu seçin. 4. ADIM: Seçenekleri kaydetmek için OK yi seçin ve denklemi tahmin etmek için OK yi tıklayın. 5. ADIM: Heteroskedasticity Consistent Covariances (White) ile tahmin edilmiş regresyon sonucu ile düzeltilmemiş EKK tahminini karşılaştırın. Katsayıların aynı fakat düzeltilmemiş standart hataların daha küçük olduğuna dikkat edin. Bu Heteroskedasticity Consistent Covariances (White) düzeltmesinin katsayılara ait t-istatistiklerini düşürdüğü anlamına gelir. Her iki durumda da eğim katsayıları %5 düzeyinde anlamlılığını korumaktadır fakat TAX değişkenine ait katsayı %1 düzeyinde anlamlılığını yitirmiştir. 7

8.6. Değişen Varyans Probleminin Çözümü: Değişkenlerin Tekrar Tanımlanması PCON i POP i = 0.168 + 0.108 REG i POP i 0.010TAX i denklemini tahmin etmek için aşağıdaki adımları izleyin. 1. ADIM: Gas10.wf1 isimli dosyayı açın. 2. ADIM: Çalışma dosyası menü çubuğundan Objects/New Object/Equation seçeneğini seçin, Equation Specification kısmına PCON/POP C REG/POP TAX yazın ve OK yi tıklayın. 8