Ekonometri _{Geleneksel Yöntemler Zaman Serileri AnaliziPanel Veri Analizleri}

İÇİNDEKİLER

Birinci Bölüm: GİRİŞ

1.1. Ekonometrinin Tanımı ve Kapsamı

1.1.1.Tanımı

1.1.2. Kapsamı

1.2. Ekonometrik Araştırmanın Aşamaları

1.2.1. Modelin Kurulması

1.2.2. Modelin Tahmini

1.2.3. Yapılan Tahminlerin Test Edilmesi

1.2.4. Tahmin Sonuçlarının Kullanılması

Alıştırmalar

İkinci Bölüm: BASİT REGRESYON MODELİ

2.1. Regresyonun Anlamı

2.2. En Küçük Kareler Yöntemi

2.2.1. Yöntemin Varsayımları

2.2.2. Yöntemin İşleyişi

2.3. Tahminlerin Anlamlılık Testleri

2.3.1. Uyumun İyiliğinin Test Edilmesi

2.3.2. Parametre Tahminlerinin Anlamlılık Testleri

2.3.3. İstatistik Kriterlere Göre Yapılan Anlamlılık Testlerinin Değerlendirilmesi.

Alıştırmalar

Üçüncü Bölüm: TAHMİN EDİCİLERİN ARANILAN ÖZELLİKLERİ

3.1. Küçük Örnek Özellikleri

3.1.1. Sapmasızlık

3.1.2. En Küçük Varyans

3.1.3. Etkinlik

3.1.4. Doğrusal En İyi Sapmasızlık

3.1.5. En Küçük Ortalama Kareli Hata

3.1.6. Yeterlilik

3.2. Büyük Örnek Özellikleri

3.2.1. Asimtotik Sapmasızlık

3.2.2. Tutarlılık

3.2.3. Asimtotik Etkinlik

3.3. Aranılan Özelliklerin Genel Değerlendirilmesi

3.4. En Küçük Kareler Tahmin Edicilerinin Özellikleri

Alıştırmalar

Dördüncü Bölüm: ÇOKLU REGRESYON MODELİ

4.1. Çoklu Regresyonun Anlamı

4.2. Modelin Tahmini

4.2.1. Parametrelerin Tahmini

4.2.2. Parametrelerin Standart Hatalarının Bulunuşu

4.2.3. Çoklu Belirlilik Katsayısı

4.3. Yapılan Tahminlerin Test Edilmesi

4.3.1. Regresyon Parametrelerinin Tek Tek Anlamlılık Testi (t veya z Testi)

4.3.2. Regresyon Parametrelerinin Topluca Anlamlılık Testi (F Testi)

4.4. Tek Denklemli Modellerle İlgili Diğer Bazı Testler

4.4.1. Modele Yeni Bir Bağımsız Değişken Ekleme Gerekliliğinin Testi

4.4.2. İki Örneğe Ait Katsayıların Eşitliliğinin Testi (Yapısal Değişme veya Chow Testi)

4.4.3. Örnek Büyüklüğü Arttırıldığında Regresyon Katsayılarının Değişip Değişmediğinin Testi

Alıştırmalar

Beşinci Bölüm: REGRESYON MODELİNİN MATRİSLERLE ÇÖZÜMÜ

5.1. Matrislerle İlgili Temel Bilgiler

5.1.1. Determinantlar

5.1.1.1. Tanımı

5.1.1.2. Determinantın Değeri

5.1.1.3. Minör

5.1.1.4. Kofaktör

5.1.1.5. Bir Determinantın Bir Satır (veya sütun) Elemanlarına Göre Açılışı

5.1.1.6. Determinantların Bazı Özellikleri

5.1.1.7. Determinant Yardımıyla Doğrusal Denklemlerin Çözümü (Cramer Yöntemi)

5.1.2. Matrisler

5.1.2.1. Tanımı

5.1.2.2.MatrislerdeEşitlik

5.1.2.3. Matrislerde Toplama ve Çıkarma

5.1.2.4. Matrislerin Bir Sabitle Çarpımı

5.1.2.5. Matrislerin Çarpımı

5.1.2.6. Satır ve Sütun Vektörler Çarpımı

5.1.2.7. Bazı Matris Tipleri

5.1.2.8. Bir Matrisin Tersinin Bulunması

5.1.2.9. Doğrusal Denklem Sistemlerinin Matrisler Yardımıyla Çözülmesi

5.1.2.10. Doğrusal Bağımsızlık

5.2. Ekonometrik Modelin Matrislerle Çözümü

5.2.1. Parametrelerin Tahmini

5.2.2. Tahminlerin Varyansları

5.2.3. Belirlilik Katsayısı

5.2.4. F Değeri

Alıştırmalar

Altıncı Bölüm: REGRESYON MODELLERİNDE KULLANILAN BAŞLICA FONKSİYONEL BİÇİMLER

6.1. Doğrusal Biçim

6.2. Çokterimli Biçim

6.3. Yarı Logaritmik Biçim

6.4. Tam Logaritmik Biçim

6.5. Ters Biçim

Alıştırmalar

Yedinci Bölüm: TEMEL VARSAYIMLARDAN SAPMALARIN SONUÇLARI

7.1. Çoklu Doğrusal Bağlantı

7.1.1. Çoklu Doğrusal Bağlantının Tanımı ve Nedenleri

7.1.2. Çoklu Doğrusal Bağlantının Sonuçları

7.1.3. Çoklu Doğrusal Bağlantının Belirlenmesi

7.1.4. Çoklu Doğrusal Bağlantının Düzeltilmesi

Alıştırmalar

7.2. Değişen Varyans

7.2.1. Değişen Varyansın Tanımı ve Nedenleri

7.2.2. Değişen Varyansın Sonuçları

7.2.3. Değişen Varyansın Belirlenmesi

7.2.4. Değişen Varyansın Düzeltilmesi

Alıştırmalar

7.3. Otokorelasyon

7.3.1. Otokorelasyonun Tanımı ve Nedenleri

7.3.2. Otokorelasyonun Sonuçları

7.3.3. Otokorelasyonun Belirlenmesi

7.3.4. Otokorelasyonun Düzeltilmesi

7.3.5. Otoregresif Koşullu Değişen Varyans (ARCH) Modeli

Alıştırmalar

Sekizinci Bölüm: YAPAY DEĞİŞKENLİ MODELLER

8.1. Yapay Bağımsız Değişkenli Modeller

8.1.1. Yapay Değişkenlerin Sabit Terimi Etkilemesi

8.1.2. Yapay Değişkenlerin Eğim Katsayılarını Etkilemesi

8.1.3. Karşılıklı Etkileşim

8.1.4. Yapay Değişkenlerin Regresyon Katsayılarının Değişip Değişmediğinin Testinde Kullanılması

8.1.5. Yapay Değişkenlerin Zaman Serilerinde Mevsim Dalgalanmalarının Etkisini Arındırmak İçin Kullanılması

8.1.6. Parçalı Doğrusal ve Kesikli Regresyon Modelleri

8.1.7. Yapay Değişken Kullanımına İlişkin Bazı Önemli Hususlar

8.2. Yapay Bağımlı Değişkenli Modeller

8.2.1. Doğrusal Olasılık Modeli

8.2.2. Logit Modeli

8.2.3. Probit Modeli

Alıştırmalar

Dokuzuncu Bölüm: GECİKMELİ REGRESYON MODELLERİ

9.1. Dağıtılmış Gecikme Modelleri

9.1.1. E.K.K.Y. İle Tahmin

9.1.2. Gecikmeli Değişkenlerin Ağırlıklarına İsteğe Bağlı Değerler Vererek Tahmin

9.1.3. Almon Çokterimli Gecikme Modeli İle Tahmin

9.1.4. Koyck Modeli İle Tahmin

9.1.5. Nerlove'nin Kısmi Uyarlama Modeli İle Tahmin

9.1.6. Cagan'ın Uyarlanan Beklenti Modeli İle Tahmin

9.2. Otoregresif Modeller

9.2.1. E.K.K.Y. İle Tahmin

9.2.2. Araç Değişkenler Yöntemi İle Tahmin

9.2.3. Genelleştirilmiş E.K.K.Y. İle Tahmin

9.2.4. Otoregresif Modellerde Otokorelasyonun Belirlenmesi

Alıştırmalar

Onuncu Bölüm: DEĞİŞKENLERDE HATALAR, ZAMAN DEĞİŞKENİ VE GRUPLANDIRILMIŞ VERİLERLE TAHMİN

10.1. Değişkenlerde Hatalar

10.1.1. Ölçme Hataları

10.1.1.1. Bağımlı Değişkendeki Ölçme Hataları

10.1.1.2. Bağımsız Değişkendeki Ölçme Hataları

10.1.1.3. Ölçme Hatalarının Düzeltilmesi

10.1.2. Eksik Ölçme

10.1.3. Gözlenemeyen Değişkenler

10.2. Zaman Değişkeni

10.3. Gruplandırılmış Verilerle Tahmin

Alıştırmalar

On Birinci Bölüm: BİRDEN ÇOK DENKLEMLİ EKONOMETRİK MODELLER

11.1. Eşanlı Denklem Sistemleri

11.2. Geri Dönüşlü Denklem Sistemleri

11.3. Görünüşte İlişkisiz Denklem Sistemleri

11.4. Eşanlı Modellerde Belirlenme Problemi

11.4.1. Belirlenme Probleminin Açıklanması

11.4.2. Belirlenme Durumunun Araştırılması

11.4.2.1. Belirlenmenin Modelin Yapısal Biçimi Üzerinde Araştırılması

11.4.2.2. Belirlenmenin Modelin Daraltılmış Biçimi Üzerinde Araştırılması

11.5. Eşanlı Modellerin Tahmini

11.5.1. Tek Denklem Tahmin Yöntemleri

11.5.1.1. Dolaylı En Küçük Kareler Yöntemi

11.5.1.2. İki Aşamalı En Küçük Kareler Yöntemi

11.5.2. Sistem Tahmin Yöntemleri

Alıştırmalar

On İkinci Bölüm: MODEL SEÇİMİ

12.1. Bağımsız Değişkenler Ve Modelin Seçiminde Kullanılan Bazı Kriterler Ve Yöntemler

12.1.1. Seçim Kriterleri

12.1.2. Seçim Yöntemleri

12.2.Spesifikasyon Hataları

12.2.1. Gerekli Bir Değişkenin Modele Alınmaması

12.2.2. Gereksiz Bir Değişkenin Modele Alınması

12.2.3. Matematiksel Biçimin Yanlış Seçilmesi

12.3. Spesifikasyon Hatalarının Belirlenmesi

12.3.1. Dağılma Diyagramının İncelenmesi

12.3.2. Hata Terimlerinin İncelenmesi

12.3.3. Durbin-Watson d İstatistiği Testi

Alıştırmalar

On Üçüncü Bölüm: ÖNGÖRÜ

13.1. Tek Denklemli Regresyon Modeli İle Öngörü

13.2. Çok Denklemli Model İle Öngörü

13.3. Yapılan Öngörünün Anlamlılık Testi

13.4. Tahmin Edilmiş Bir Modelin Öngörü Gücünün Değerlendirilmesi

Alıştırmalar

On Dördüncü Bölüm: SİMÜLASYON MODELLERİ

14.1. Simülasyon İşlemi

14.2. Simülasyon Modellerinin Değerlendirilmesi

Alıştırmalar

On Beşinci Bölüm: ZAMAN SERİLERİ ANALİZİ

15.1. Zaman Serilerinin Özellikleri

15.1.1. Deterministik Özelliklerin Araştırılması

15.1.2. Durağanlık Testleri

15.1.2.1. Korelogram Testi

15.1.2.2. Birim Kök Testleri

15.1.2.2.1. Dickey Fuller (DF) ve Genişletilmiş Dickey-Fuller (ADF) Testi

15.1.2.2.2. Phillips-Perron (PP) Testi

15.1.2.2.3. Yapısal Değişimin Etkileri (Perron 1989 Testi)

15.1.3. Eşbütünleşme

15.1.3.1. Engle-Granger (EG) Yöntemi

15.1.3.2. Johansen Yöntemi

15.1.4. Hata Düzeltme Modeli

15.2.Nedensellik Kavramı ve Analizi

15.3 Zaman Serisi Modelleri

15.3.1. Otoregresif Bütünleşik Hareketli Ortalama (ARIMA) Modelleri

15.3.2. Vektör Otoregresyon (VAR) Modeli

Alıştırmalar

On Altıncı Bölüm: PANEL VERİ REGRESYON MODELLERİ

16.1. Panel Veri Analizinin Tanımı ve Avantajları

16.2. Panel Veri Regresyon Modellerinin Tahmini

16.2.1. Sabit Terim ve Eğim Katsayısının Hem Zaman ve Hem Kesit Boyunca Sabit Olduğu ve Hata Teriminin Zaman ve Kesit Boyunca Farklılıklar Taşıdığı Varsayımı

16.2.2. Sabit Etkiler Yaklaşımı

16.2.2.1. Eğim Katsayısının Sabit Fakat Sabit Terimin Kesit Boyunca Farklılık Gösterdiği Durum

16.2.2.2. Eğim Katsayısının Sabit Fakat Sabit Terimin Zaman Boyunca Farklılık Gösterdiği Durum

16.2.2.3. Eğim Katsayısının Sabit Fakat Sabit Terimin Zaman ve Kesit Boyunca Farklılık Gösterdiği Durum

16.2.2.4. Sabit Terim ve Eğim Katsayısının Kesit Boyunca Farklılık Gösterdiği Durum

16.2.3. Sabit Etkiler Modeline Yöneltilen Eleştiriler

16.2.4. Sabit Etkiler Grup içi Tahmincisi

16.2.5. Rassal Etkiler Modeli

16.2.6. Sabit Etkiler Modeli ile Rassal Etkiler Modellerinin Karşılaştırılması

16.2.7. Hausman ve Breusch-Pagan Langrange Çarpan Test İstatistikleri

Alıştırmalar

İSTATİSTİK TABLOLAR

BAZI İNGİLİZCE - TÜRKÇE TERİMLER

KAVRAM DİZİNİ

KAYNAKÇA