Temel Ekonometri - 1 (R Uygulamalı)

Eklemeyi hala devam ettiğimizde, heteroskedasticity ve tanılama ve veri sorunları gibi konulara değineceğiz. Bu bölümlerde, ekleme modellerinde karşılaşabileceğimiz yaygın olarak gördüğümuz problemleri çözmeyi öğrenmeye ve uygulamaya devam edeceğiz. Aşağıda, ekleme modellerinde karşılaşabileceğimiz bazı yaygın problemlerin tanımlandığı ve çözüm yolları özetlenmiş olarak açıklanmektedir:

Heteroskedasticity (Değişen Varyans)

Heteroskedasticity, modeldeki tahminlerin veri seti üzerindeki değişen standart sapma içindeki güvenilirliğini gösterir. Bu durum, genellikle modellerin belirlenmeyen (endogen) veya modelde karesel termleri yanıtlamadan sonra ortaya çıkabilir. Heteroskedasticity'yi tespit etmek için Breusch-Pagan Test ve White Test gibi testler kullanabiliriz. Bu durumu çözme açısından White'in kareseli hata tercihini (White WLS) veya Fuller Generalized Least Squares (FGLS) gibi yöntemleri kullanabiliriz.

Spesifikasyon Testi

Spesifikasyon testi, modelimizin doğru bir şekilde tanımlandığını kontrol etmek için kullanılır. Eğer modellerin belirlenmesi gereken değişkenleri içermiyorsa veya hatalı bir şekilde tanımlanmişse, bu spesifikasyon sorunu tespit edebiliriz. Bu durumu çözmek için modellenmeyi yeniden deneyerek veya ek değişkenler eklemeyi planlayabildiriz.

Uç Gözlem Sorunu (Three-Point Estimation)

Uç gözlem sorunu, modeldeki varsayım değişkenlerin sayısı verilen gözlemsel verilerin sayısına bağlı olarak etkileyici olabilir. Örneğin, eğer değişken A'nin etkisini inceleyerek, yukarı ve aşağı gözlemlere sahip bir veri seti olursa, modellerimiz A'nin değeri 0 ve 1 olduğunda en doğru tahminlerde olsun diye varsayım yaparız (3 nokta).

Eksik Veri Sorunu (Missing Data)

Eksik veri sorunu, veri setimizde bazı gözlemlere sahipken birazın değerleri kaybolduğunda karşılaşırız. Bu durumu çözmek için imralama, yükeltenme veya ortamlama yöntemlerini kullanabiliriz.

Proxy Değişken (Instrumental Variables)

Proxy değişken, bir değişkenin başka bir değişkene zaten bağlı olması durumunda, ilgili değişkeni ölçemeyiz ancak onun bir karesini veya diğer bir değişkenin karesini ölçebildiğimiz durumda kullanabiliriz. Bu yöntemi, değişkenin gerçek nesnena zaten bağlı olduğunu (endogen) anlamak için instrumentlemeyi uygulayabildiriz.

Endogeneteiteyi Çözme

Endogeneteit, modeldeki bir değişkenin özgül noktalarına zaten bağlı olduğunda (endogen) o değişkenin karesel formde yanıtlanması gerektiğinde oluşan durum. Bu sorunu çözmek için Direct Least Squares, Indirect Least Squares veya Two-Step Least Squares gibi yöntemleri kullanabiliriz.

Bu açıklamalarla, ekleme modellerinde karşılaşabileceğimiz yaygın problemlerin tanımlandığı ve çözüm yolları özetlenmiştir. Her bir konuyla ilgili daha detaylı bilgi almak ve uygulamaya geçmek için kaynakları araştırmak ve eğitimleri seviyor olacağız. Ekleme modellerini eğlendirebileceğiniz ve verilerinizi daha iyi analiz edebileceğiniz bir yapıya sahip olmanız, hem akademik hayata devam etmek Hem de pratikte kişisel fikirlerinizi ve analizlerinizi geliştirmek için çok değerlidir.