EKONOMETRİNİN TEMELLERİ - Deneme Sınavı - 4

5

Hata teriminin ortalaması birdir

Özellikle, şu varsayımlar yapıldı:

1. Hata teriminin ortalaması sıfırdır.

2. Açıklayıcı değişkenler arasında tam veya güçlü çoklu doğrusal bağlantı yoktur.

3. Hata terimi sabit varyanslıdır.

4. Hata terimleri arasında bir ilişki yoktur.

5. Hata terimiyle açıklayıcı değişkenler arasında bir ilişki yoktur.

Hata terimi normal dağılmıştır.

Yukarıdakiler, regresyon bir sabit terim içermiyorsa ve hataların ortalama değeri sıfır değilse ortaya çıkabilecek durumlardır.

Açıklayıcı değişkenler arasında tam veya güçlü çoklu doğrusal ilişki varsa çoklu doğrusal bağlantı sorunu olduğu belirtilir. Böylece, çoklu doğrusal bağlantı, regresyon modelinde iki veya daha fazla bağımsız değişken arasında doğrusal bir ilişki bulunması durumudur. Regresyon modellerinde çoklu doğrusal bağlantı iki ayrı başlık altında incelenir: (i) Tam çoklu doğrusal bağlantı ve (ii) Güçlü çoklu doğrusal bağlantı.

Tam çoklu doğrusal bağlantı iki veya daha fazla açıklayıcı değişken arasında tam doğrusal bir ilişki bulunması durumudur.

Bir regresyon modelinde açıklayıcı değişkenler arasında tam doğrusal bağlantı varsa regresyon parametreleri ile varyans ve standart hatalar tahmin edilemez. Ancak gerçek hayatta açıklayıcı değişkenler arasında bu tür tam doğrusal ilişkilerle karşılaşmak mümkün değildir. Ancak araştırmacının hatası sonucu böyle bir durumla karşılaşılır.

Güçlü çoklu doğrusal bağlantı, açıklayıcı değişkenler arasında tam olmamakla birlikte yüksek derecede bir ilişki bulunması durumudur. Güçlü çoklu doğrusal bağlantı durumunda açıklayıcı değişkenler arasında yüksek derecede doğrusal bir ilişki bulunmakla birlikte ilişki tam veya mükemmel değildir. Tam çoklu doğrusal bağlantının aksine araştırmalarda güçlü çoklu doğrusal bağlantıyla karşılaşmak çok olasıdır ve ciddi tahmin sorunlarına yol açabilir .

Yukarıdakilerin hepsi çoklu doğrusal bağlantının nedenleri olabilir.

Çoklu doğrusal bağlantı durumunda EKK tahmincileri tekrarlamalı örnekleme sürecinde hâlâ doğrusal sapmasız en iyi tahminciler olma, yani DEST özelliklerini sürdürürler. Tahminciler hâlâ etkin ve sapmasızdırlar. Ancak bu bir tekrarlamalı örnekleme özelliğidir ve tek bir örneklemdeki tahminciler için bir şey belirtmez. Bu teorik sonucudur. Diğerleri uygulamadan kaynaklanan sonuçlardır.

Yukarıdakilerden II, III ve IV çoklu doğrusal bağlantıyı belirlemede kullanılabilecek yöntemlerdendir. Yüksek R²  fakat az sayıda anlamlı t istatistiği ile ortaya çıkarılabilir.

Çoklu doğrusal bağlantı sorununu çözmeye girişmeden önce bazı durumların dikkate alınması önemlidir.

• Birincisi, araştırmanın asıl amacı öngörü veya kestirim değerleri oluşturmak ise çoklu doğrusal bağlantıyı gidermek gerekli olmayabilir. Çünkü çoklu doğrusal bağlantı altında da iyi kestirimler elde edilmesi mümkündür. Çoklu doğrusal bağlantının gelecekte de devam edeceği kabul edilebilirse geleceğe yönelik öngörüler elde etmek için çoklu doğrusal bağlantıyı gidermeye gerek yoktur.

• Buna karşılık amaç güvenilir parametre tahminleri elde etmekse çoklu doğrusal bağlantı problemiyle ilgilenmek gerekli olabilir. Eğer parametrelere ait t istatistikleri 2’den büyük, R2 değeri diğer X’ler arasındaki herhangi bir yardımcı regresyonun R2 değerinden büyükse ve regresyon parametrelerinin işaret ve büyüklükleri uygun bir şekilde yorumlanabiliyorsa model değiştirilmemelidir.

Güçlü çoklu doğrusal bağlantı gelmelidir

Tam çoklu doğrusal bağlantı gelmelidir.

Ortak zaman trendi paylaşan değişkenler bunlardan biridir.

Modelde anlamsız t istatistiklerine karşı büyük bir R'2 değeri ile karşılaşılabilir.

Değişkenler arasında düşük korelasyon katsayıları bunlardan biri değildir.

Sabit endeks değişkeni kullanımı bunlardan biri değildir.

Çoklu doğrusal bağlantının varlığını belirlemek için kesin bir VIF değeri yoktur

Açıklayıcı değişkenler arasından tam veya güçlü doğrusal ilişki bulunmuyor olmasıdır