EKONOMETRİNİN TEMELLERİ

Regresyon analizi kısaca, aralarında neden-sonuç ilişkisi bulunan iki veya daha çok sayıda değişken
arasındaki matematiksel ilişkileri ortaya koyan yöntemdir. İktisadi teoriler de bir neden-sonuç ilişkisi bağlamında ortaya konulur.

Bağımlı değişken kısaca bağımsız değişkenlere
bağlı olarak değişen yani bağımsız değişkenler tarafından açıklanan değişkendir.

Doğrusal regresyon modelindeki doğrusal ifadesi β katsayının
doğrusallığını ifade eder.

Basit regresyon modeli bir bağımlı ve bir bağımsız değişkenin oluşturduğu regresyon modelidir.

Aralarında doğrusal ilişki bulunan bir bağımlı ve bir bağımsız değişkenin oluşturduğu modeller basit doğrusal regresyon modeli olarak adlandırılmaktadır.

Keynesyen tüketim fonksiyonu harcanabilir gelir ile tüketim harcamaları
arasındaki ilişkiyi açıklamaktadır

En küçük kareler yöntemi kısaca, ortalamadan sapmaların kareleri toplamını minimum yapan β katsayılarının belirlenmesi yöntemidir.

t-testi ile tahmin katsayılarının bireysel olarak anlamlı olup olmadığı
sınanırken F testi modelin bir bütün olarak anlamlı olup olmadığı
hakkında fikir verir.

Stokastik, değişken, rastlantısal anlamına gelen sıfat.

Cobb-Douglas tipi üretim
fonksiyonunun doğrusal
bir model olup olmadığını
araştırın.

Bir bağımlı ve bir bağımsız değişkenden oluşan regresyon modellerine basit regresyon modeli adı verilmektedir.

Regresyon analizi ekonometrik çalışmalarda değişkenler arasındaki ilişkiler incelenirken başvurulan başlıca yöntemdir. Regresyon analizi, temel olarak bir değişkenin başka değişkenler tarafından açıklandığı varsayımına dayanır. Burada bir değişken, aralarında neden-sonuç ilişkisi bulunan diğer değişkenler ile birlikte matematiksel olarak modellenir ve bu modele regresyon modeli adı verilir. Regresyon modeli fonksiyonel formda şu şekilde ifade edilebilir:

Y = β0 + β1X + u

Bir bağımlı ve bir bağımsız değişkenden oluşan regresyon modellerine basit regresyon modeli, bir bağımlı ve birden çok bağımsız değişkenden oluşan modellere ise çoklu regresyon modelleri adı verilmektedir.

Regresyon modelleri, bağımlı ve bağımsız değişken sayısına göre basit ve çoklu regresyon modelleri şeklinde adlandırılırken değişkenler arasındaki ilişkilere göre doğrusal ve doğrusal olmayan regresyon modelleri şeklinde sınıflandırılmaktadır.

Burada Y açıklanan veya bağımlı değişken olarak adlandırılırken X değişkeni açıklayıcı veya bağımsız değişken olarak isimlendirilmektedir. Öte yandan u stokastik (olasılıklı) hata terimini, β0 sabit katsayısı β1 ise Y ve X değişkeni arasındaki ilişkinin yönünü ve büyüklüğünü gösteren katsayısı temsil etmektedir.

Eğer bu ifade modelde yer almıyor olsaydı Y ve X arasında kesin (deteministik) bir ilişkiden söz edebilirdik. Bu durumda β katsayılarını biliyor olsaydık bağımsız değişkenin (X) alacağı herhangi bir değerde bağımlı değişkenin (Y) alacağı değeri kesin olarak bilebilirdik.

Doğrusal regresyon modellerinde β1 katsayısına, kuvvetinin alınması (β²) veya logaritmasının alınması (lnβ) gibi herhangi bir dönüşüm uygulanamaz ve bu modellerde bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkilerin doğrusal olduğu varsayılır. Doğrusal regresyon modeli de adını değişkenler arasındaki bu doğrusal ilişkiden almaktadır.

Aralarında doğrusal ilişki bulunan bir bağımlı ve bir bağımsız değişkenin oluşturduğu modeller basit doğrusal regresyon modeli olarak adlandırılmaktadır.

Basit Doğrusal Regresyon Modelinin Temel Varsayımları;

Küçük örneklem için tahmincinin taşıması gereken özellikler sapmasızlık, en küçük varyans, en küçük ortalama hata karesi, etkinlik, doğrusal en iyi sapmasızlık ve yeterlilik ölçütleridir.