EKONOMETRİNİN TEMELLERİ

Sabit katsayının modelde yer almadığı veya “0” olarak kabul edildiği modellere sabit terimsiz regresyon modelleri denir. Model sabit katsayıyı içermediği ya da “0” olarak kabul edildiği için bu tür modellerde bağımlı değişken bağımsız değişkelerin alacağı değerlere göre belirlenir. Doğru yanıt C seçeneğidir.

Sabit terimsiz regresyon modelleri, sabit terimli modellerden iki noktada farklılaşmaktadır. Bunların ilki hata terimlerinin ortalaması diğeri ise belirlilik katsayısı ile ilgilidir. Doğru yanıt B seçeneğidir.

ortalaması “0” varyansı “1” olan değişkenlere temel olarak standartlaştırılmış değişken adı verilmektedir. Doğru yanıt E seçeneğidir.

Sabit katsayının modelde yer almadığı veya “0” olarak kabul edildiği bu tür modellere sabit terimsiz regresyon modelleri denir.

Bağımsız değişkenlerin “0” olması hâlinde bağımlı değişken de “0” değerini alır. Bu durumda sabit terimsiz regresyon fonksiyonu da sıfır noktasından geçer. Bu nedenle sabit terimsiz regresyon modelinin bir diğer adı da sıfır noktasından (orijinden) geçen regresyon modelidir.

Sabit terimsiz regresyon modellerinde R² değeri negatif bir değer alabilir. Bu nedenle sabit terimsiz modellerde R² değeri modelin açıklama gücünü gösteren uygun bir ölçüt değildir.

Standartlaştırılmış değişkenlerin varyansları da her koşulda 1’e eşittir.

Standartlaştırılmış değişkenlerin her durumda ortalaması 0, varyansı 1’dir.

Bağımlı ve bağımsız değişkenlerin logaritmalarında doğrusallaşan bu tür modellere log-log modeli adı verilmektedir.

Eşitliğe göre üretimin sermaye faktörüne göre esnekliği (β1) 0.55, üretimin emek faktörüne göre esnekliği (β2) 0.65 olarak belirlenmiştir. Buna göre sermaye faktöründe meydana gelen %1’lik bir artış üretim miktarını %0.55 artırırken emek faktöründe meydana gelen %1’lik artış üretim miktarını %0.65 artırmaktadır.

Tam logaritmik modelde bağımsız değişken parametreleri aynı zamanda esneklik katsayılarıdır.

Bağımlı değişkenin logaritmik bağımsız değişkenlerin ise doğrusal olduğu regresyon modellerine log-lin modeli (logaritmik doğrusalmodel) adı verilmektedir.

Burada yapısal bir kırılma yaşanıp yaşanmadığını belirleyeceğimiz test Chow testidir. Chow testi adını testin geliştiricisi olan Gregory Chow tarafından almaktadır. Chow testi yardımıyla test edilecek hipotez şu şekildedir:

Tam logaritmik modelde bağımsız değişken parametreleri aynı zamanda esneklik katsayılarıdır. Doğru yanıt B seçeneğidir.

Tam logaritmik modeller bağımsız değişkenlerin bağımlı değişken üzerindeki nispi etkilerini göstermektedir. Bu tür modellerde tahmin edilen katsayılar bağımsız değişkenlerdeki yüzde değişimin bağımlı değişken üzerindeki etkisini yine yüzde değişim cinsinden ifade etmektedir. Bu durumda değişkenler arasındaki bağlantılar hem bağımlı değişken hem de bağımsız değişkenlerdeki nispi değişim ile açıklanır. Ancak bazı durumlarda araştırmacılar bağımlı ve bağımsız değişkenlerin birindeki nispi değişim ile diğerindeki mutlak değişimi karşılaştırarak bu bağlantıları kurmak isteyebilirler. Böyle durumlarda ise yarı logaritmik modellere başvurulur. Doğru yanıt D seçeneğidir.

Bağımlı değişkenin logaritmik bağımsız değişkenlerin ise doğrusal olduğu regresyon modellerine log-lin modeli (logaritmik doğrusal model) adı verilmektedir. Doğru yanıt A seçeneğidir.

İktisat teorisi gereği bazı durumlarda bağımlı değişken ile bağımsız değişkenlerin tersi arasında bir ilişki söz konusu olabilir. Değişkenler arasındaki bu tür ilişkiler ters modeller ile analiz edilmektedir. Ters model temel olarak şu şekilde ifade edilir:

Doğru yanıt D seçeneğidir.

Doğrusal sınırlamaların test edildiği bir diğer yöntem F testidir. F testi ile ilgili çoklu doğrusal regresyon modelindeki açıklamalarımızda, F testinin temel olarak tahmin edilen modelin bir bütün olarak anlamlı olup olmadığının belirlenmesinde kullanıldığını ifade etmiştik. Yine bir diğer kullanımında modele yeni bir değişken ekleyip eklememe kararı verirken F testinden faydalanıldığını belirtmiştik. F testi sınırlamaları test ederken de benzer bir mantıkla çalışmaktadır. Burada sınırlandırılmış ve sınırlandırılmamış iki model F testi yardımıyla karşılaştırılarak sınırlamanın geçerli olup olmadığı belirlenir. Doğru yanıt A seçeneğidir.