NOT: BU DERS NOTLARI TEMEL EKONOMETRİ-GUJARATİ KİTABINDAN DERLENMİŞTİR. KULLANILAN ŞEKİLLERİN VE NOTLARIN TELİF HAKKI KİTABIN YAZARI VE BASIM EVİNE AİTTİR. HAFTA 1 İST 418 EKONOMETRİ Ekoometri: Sözcük alamıyla ekoometri, iktisadi ölçüm demektir. Samuelso ve Koopmas ı taımlaması ile ekoometri, kuramla gözlemleri birlikte gelişmesie dayaa iktisadi olguları, uygu çıkarsama yötemleriyle de ilişki kurarak icel çözümlemesidir. İktisadi istatistikçii işi iktisadi verileri derlemek, işlemek, çizelgeler ve çizimlerle sumaktır. Bua karşı ekoometricii işi ise toplaa ve derlee verileri kullaıp iktisat kuramlarıı sıamaktır. Kısaca ekoometrii aa hatları: 1. Kuramı ya da hipotezi ortaya koması. Kuramı matematiksel modelii ortaya koması 3. Kuramı ekoometrik modelii taımlaması 4. Verileri elde edilmesi 5. Ekoometrik modeli parametrelerii tahmii 6. Hipotezi (ösavı) test edilmesi 7. Kestirim deklemii elde edilmesi 8. Modeli kotrol ya da politika amacıyla kullaılması Ekoometri: a) Kuramsal ekoometri b) Uygulamalı ekoometri olmak üzere iki dalda iceleebilir. İki ya da ikide fazla değişke arasıdaki ilişkii istatistiki açıda icelemesi regresyo aalizi ile bulumaktadır. Değişkeler arasıdaki ilişki iceleirke kesi ya da istatistiksel bir ilişki edesellik (ösel ya da kuramsal) korelasyo (doğrusal ilişkii gücü, derecesi, yöü) koularıa dikkat etmektir. Veri Türleri: a) Zama serisi verileri: Bir değişkei değişik zamalarda gözlee değerler takımı Hisse seedi fiyatları gülük Merkez bakası para arzı haftalık İşsizlik oraı, tüketici fiyat ideksi aylık GSUÜ: gayrisafi ulusal ürü verisi 3 aylık Hükümet bütçeleri yıllık İmalat saayi aketleri 5 yıllık Nüfus sayımları 10 yıllık vs. veri çeşitleri. b) Kesit verileri: Zama içide belli bir oktada derlee veriler Nüfus sayımları Tüketici harcamaları Kamuoyu araştırmaları 1
vs. veriler. Veri Kayakları: Resmi kuruluşlarda (Ticaret Bakalığı), uluslararası kuruluşlarda (Merkez Bakası, IMF vs.), özel kurum ve kuruluşlarda (Stadard & Poor s Corporatio vs.) derleebilir. Verileri Doğruluk Derecesi: 1. Çoğu verii deeysel olmaya toplumsal bilim verisi olması. Deeysel verilerde bile yaklaşıklık ya da yuvarlatma edeiyle ölçme hatasıı olması 3. Aketle toplaa verilerde yaıt alamama 4. Veri derlemede kullaıla örekleme yötemlerii değişiklik göstermesi 5. İktisadi veriler geellikle toplulaştırılmış düzeyde buluması soucu çalışmaı asıl amacı olabile tekil ya da mikro birimlere ilişki bilgileri elde edilmemesi 6. Gizlilik edeiyle, bazı veriler acak yüksek toplulaştırma düzeyleride yayımlaabilir (öreği; vergi dairesi verileri). Bular ve bezeri başka sorular edeiyle araştırmacı, bulguları e çok verileri kalitesi kadar iyi olabileceğii hiçbir zama aklıda çıkarmamalıdır. Özet ve Souçlar: 1. Regresyo aalizideki temel düşüce bir açıklaa değişkei bir ya da birde fazla açıklayıcı değişkee istatistiksel bağımlılığıdır.. Amaç, açıklayıcı değişkei bilie ya da değişmeye değerlerie dayaarak bağımlı değişkei ortalama değerii kestirmektir. 3. Regresyo aalizii uygulamadaki başarısı uygu verii bulumasıa bağlıdır. 4. Her araştırmada kullaıla verileri kayakları, taımları, toplama yötemleri, verilerdeki eksiklikler gözde geçirilip meydaa gele değişiklikler belirtilmelidir. Öreği, resmi veriler sık sık gücelleip değiştirilir. 5. Verileri deetlemesi içi e zama e de güç ya da kayak olmayabilir. Bu yüzde araştırmacı verileri uygu biçimde derlediği ve hesaplamalardaki çözümleri doğru olduğu varsayımıa sahiptir. Hata terimii ortaya çıkış sebepleri: 1. Modele alımaya açıklayıcı değişkeler. İsa davraışlarıı belirsizliği İsalar ayı şartlar altıda farklı davraışlar gösterebilmektedir. Öreği, gelir, döviz kuru ve fiyatlar ayı kaldığı halde ithal malı talebi bir alık bir etkiyle değişebilir. 3. Matematiksel kalıbı yalış seçilmesi 4. Toplulaştırma yalışlıkları Farklı davraışlar içide bulua çeşitli iktisadi birimlere ait değerleri toplaarak tek bir veri olarak ifade edilmesi de hataya yol açar. 5. Ölçme yalışlıkları Değişkeler ait verileri yalış ölçülmesi, açıklaa değişkei gerçek değerleri ile tahmi değerleri arasıdaki farklara ede olur. E küçük kareler yötemi içi varsayımlar:
1. Hata terimi stokastik bir değişkedir. Hagi değer ve soucu alacağı öcede bilimeye, değeri şasa bağlı olarak rasgele bir şekilde ortaya çıka değişkee stokastik değişke deir. Stokastik değişke, değerii belli bir olasılık içide aldığı içi bu değişkee olasılıklı veya rasgele değişke de deir.. Hata terimii ortalaması sıfırdır. Açıklayıcı değişkei aldığı farklı değerler içi hata terimi de eksi, artı veya sıfır değerlerii almaktadır. Bu değerleri toplamı dolayısıyla ortalaması sıfırdır. 3. Hata terimi ormal dağılımlıdır. Hata terimii ormal dağılıma sahip olması beklee bir varsayımdır. Bu varsayım, parametre tahmilerii, bu parametrelere ilişki güve aralıklarıı bulmak ve (ormal dağılımlar içi gerekli ola t ve F) alamlılık testlerii yapmak içi gereklidir. 4. Hata terimi sabit varyaslıdır. Sabit varyas (homoscedasticity) varsayımıa göre hata terimi varyasları açıklayıcı değişkedeki değişmelere göre değişmeyip sabit kalmasıdır. 5. Hata terimleri arasıda ilişki (otokorelasyo) yoktur. Bu varsayıma göre hata terimleri birbiride bağımsız olup, birbirlerii etkilememektedir. Yai hata terimii belli bir döemdeki değeri başka bir döemdeki değeride bağımsızdır. 6. Açıklayıcı değişke ile hata terimi arasıda bir ilişki olmayıp açıklayıcı değişke sabit değerlidir. Açıklayıcı değişkei sabit değerli olması tekrarlaa örekler içi bu değerleri sabit kabul edilip, açıklaa değişkedeki değişmeleri kayağıı hata terimii oluşturmasıdır. 7. Açıklayıcı değişkeler arasıda bir ilişki yai çoklu doğrusal bağlatı yoktur. Bu varsayım çoklu regresyo modeli ile ilgili olup, açıklayıcı değişkeler arasıda hiçbir ilişki olmamasıı gerektirmez. Acak arzu edile güçlü ve tam bir doğrusal bağlatıı bulumamasıdır. 8. Açıklayıcı değişke stokastik olmayıp ölçme hataları yoktur. Burada açıklayıcı değişkei ölçülmeside bir yalışlık yapılmadığı, gerçek değerii ölçülebildiği kabul edilmektedir. 9. Modeli kurulması doğrudur. Modeli kurarke icelee iktisadi olayı açıklaya öemli değişkeleri modele alıdığı, matematiksel modeli ve deklem sayısıı doğru belirlediği varsayılmaktadır. Örek: Temel ruh bilimsel kural, isaları gelirleri arttıkça ortalama olarak tüketimlerii arttırmalarıdır diye Keyes i öerdiği tüketim foksiyou Y tüketim harcamaları x gelir olmak üzere Y x ; 0 1 0 1 1 olarak taımlaır. Bu foksiyou açıklaması gelirdeki bir birimlik bir değişmeye karşılık gele tüketim artışı demektir. Burada tüketim artışı marjial tüketim eğilimi olup, sıfırda büyük ama 1 de küçük olduğuu öe süre Keyes tir. Buu göstermek amacıyla x haftalık aile geliri ($) 3
Y tüketim harcaması ($) Y x Özet istatistikleri 70 80 65 100 90 10 Yi 110 Yi 134600 Yx i i 07500 95 140 110 160 xi 1700 xi 3000 115 180, 130 00 140 0 ( 1) SYx Yi xi Y x 07500 10(11)(170) 17100 155 40 150 60 ( 1) S x x 3000 10(170) 33000 10 x i Y 11 ( 1) SY Yi Y 134600 10(11) 9160 Regresyo parametre tahmileri: ˆ SYx 17100 1 0.518 ve ˆ 0 Y ˆ 1x S 33000 11 (0.518)(170) 3.906 x Kestirim deklemi: Yˆ 3.906 0.518 x x 170 Kestirim doğrusu 180 160 140 10 100 80 60 40 0 0 0 4 6 8 10 1 Regresyo doğrusu üzerideki her okta seçilmiş X x değerie karşılık gele i beklee ya da ortalama değerii tahmiii gösterir. Yai, Xi xi değeri içi Y ˆi, E( Yi X i xi ) beklee değerii tahmii değeridir. Doğruu eğimii göstere ˆ 1 0.518 değeri haftalık aile geliride meydaa gele 1$ lık artışta ortalama tüketim harcamasıda tahmi edile değişimi yaklaşık 5 lik artış olacağıı göstermektedir. ˆ 0 3.906 değeri ise bir ailei haftadaki miimum tüketim harcamasıı göstermektedir. Regresyo aalizide Y 4
bu tür yorumlar her zama alamlı olmayabilir. Acak, örekte belirtile hiçbir geliri olmaya bir ailei borç alarak ya da eski birikimlerii harcayarak e düşük tüketim harcaması düzeyii sürdürür. Regresyo aalizide sabit terimi (itercept) yorumlamasıda geellikle olayı yapısı göz öüe alımalıdır. Buu içi korelasyo katsayısıa bakılır. SXY 17100 r Corr( X, Y) 0.9835 S S (33000)(9160) X Y Tüketim harcamaları ile gelir arasıda pozitif yai ayı yölü güçlü doğrusal bir ilişki vardır. r 0.9673 ise tüketim harcamalarıda meydaa gele değişimi %96.73 gelirde kayaklamaktadır. 5