DOĞRUSAL ve DOĞRUSAL OLMAYAN SINIRLAMALAR* Bazen İktisat teorisinden kaynaklanan bazı sınırlamaların modelde yer alması istenebilir veya gerekebilir. Tüketim ve tasarruf eğilimlerinin toplamı, Coubb-Douglas modelinin katsayılarının toplamının ölçeğe göre sabit getiri olması için bire eşit olması gibi durumlarda doğrusal birleşimler söz konusu olabilir. Benzer şekilde bazı katsayıların birbirine eşitliği veya farklı doğrusal birleşimlerinin varlığı da arzu edilebilir. * Bu konu, Selahattin GÜRİŞ,Ebru ÇAĞLAYAN,Burak GÜRİŞ EViews ile Temel Ekonometri Bölüm 6’dan alınmıştır. 1
Bazen İktisat teorisinden kaynaklanan bazı sınırlamaların modelde yer alması istenebilir veya gerekebilir. - PowerPoint PPT Presentation
Welcome message from author
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
Transcript
DOĞRUSAL ve DOĞRUSAL OLMAYAN SINIRLAMALAR*Bazen İktisat teorisinden kaynaklanan bazı sınırlamaların
modelde yer alması istenebilir veya gerekebilir.
Tüketim ve tasarruf eğilimlerinin toplamı, Coubb-Douglas
modelinin katsayılarının toplamının ölçeğe göre sabit getiri
olması için bire eşit olması gibi durumlarda doğrusal
birleşimler söz konusu olabilir.
Benzer şekilde bazı katsayıların birbirine eşitliği veya farklı
doğrusal birleşimlerinin varlığı da arzu edilebilir. Bu tür
sınırlamalara doğrusal sınırlamalar denir.* Bu konu, Selahattin GÜRİŞ,Ebru ÇAĞLAYAN,Burak GÜRİŞ EViews ile Temel Ekonometri Bölüm 6’dan alınmıştır. 1
Regresyon modeli,
İi XXXXY 554433221ˆˆˆˆˆ
143
34 1
ve sınırlama,
olsun. Bu durumda,
olacağından,
İi XXXXY 554333221ˆ)ˆ1(ˆˆˆ
İi XXXXXY 5543433221ˆˆˆˆˆ
2
İi XXXXXY 554332214ˆ)(ˆˆˆ
)( 4XYİ )( 43 XX olacak ve model ve için ve tanımlaması yapılırsa,
*Y *X
İXXXY 55*
3221* ˆˆˆˆ
olarak tahmin edilecektir.
Katsayıların birbirine eşitliği de doğrusal sınırlamadır. Aynı modelde sınırlama olursa,32
İi XXXXY 554433221ˆˆˆˆˆ
modeli,
3
32* XXX İ
tanımlaması ile model,
İii XXXY 5544*
21ˆˆˆˆ
olarak tahmin edilir.
olarak incelenebilir. Burada,
İi XXXXY 55443221ˆˆ)(ˆˆ
4
DOĞRUSAL SINIRLAMALARIN TESTİSınırlamalar doğrusal olduğunda test edilmeleri için t ve F testleri kullanılabilir.
t TESTİ Katsayıların anlamlılığının veya belirli bir değere
eşitliğinin söz konusu olduğu durumda açıklanan t testi,
doğrusal sınırlamaların testi için de benzer bir şekilde
kullanılır. Doğrusal sınırlama türlerinin gösterdiği farklılığa
bağlı olarak t testinin uygulanması da farklılıklar gösterir.
Sabit değer sınırlamasında katsayılardan birinin belirli bir
değere eşit olması söz konusu olduğunda yapılacak t testi
katsayıların belirli bir değere eşit olmasının testi ile aynıdır. 5
Regresyonun orijinden geçip geçmediği test edilmek istendiğinde ise, sabit katsayının anlamlılığın yani sıfırdan farklı olup olmadığının test edilmesi gerekecektir. Sabit değer kısıtlaması birden fazla parametre için geçerli ise, t testi her biri için ayrı ayrı uygulanacaktır. Test işlemleri sınırlandırılmamış model ile yapılacaktır.
İki parametrenin birbirine eşit olması, toplamlarının veya farklarının belirli bir değere eşit olması şeklinde bir sınırlama söz konusu ise, yani veya sınırlaması veya örneğin veya sınırlaması test edilecekse hipotezler daha önce açıklandığı gibi oluşturulur. Test istatistiği ise eşitlik için,
21 121
021 021
21ˆˆ
2121 )()ˆˆ(
st
olacak ve test edildiğinden 21 6
),(2 21
2ˆ
2ˆ
2ˆˆ
2121
Covsss
121
olarak tahmin edilir.
Toplamlar veya farklar söz konusu olduğunda test istatistiği, örneğin durumu için,
21ˆˆ
2121 )()ˆˆ(
st
ve
21ˆˆ
21 1)ˆˆ(
st
ve
21ˆˆ
21ˆˆ
s
t olacaktır.Burada,
7
olacaktır. Diğer işlemler daha önce açıklandığı gibi yapılacaktır.
),(2 21
2ˆ
2ˆ
2ˆˆ
2121
Covsss
8
Uygulama: Türkiye’nin 1980-2000 yılları arasında elde ettiği turizm gelirlerini (TG) incelemek amacıyla Türkiye’ye gelen turist sayısı (TS) ve turizm yatırımları (TY) değişkenleri ile tam logaritmik model elde edilmiştir.Bulunan bu modelde turist sayısına ilişkin parametrenin turizm yatırımlarına ilişkin parametre ile eşit olduğunu sınayınız.
LN(TG) = -3.1406+2.1888LN(TS)+1.1413LN(TY)
s(bi) = (0.77) (0.523) (0.325)
t = (-4.078) (4.185) (3.512)
prob = [0.0000] [0.0000] [0.0000]
Fhes= 461.68 R2=0.9777
prob [0.0000]
7042.02 te
14.0)Cov( 32 9
)0(: 32320 H
)0( 32321 H
734.118;05.0 t
32ˆˆ
3232 )()ˆˆ(
st
273.332.0
0)1413.11888.2(
t
32.0)14.0(2)325.0()523.0( 22ˆˆ32
s
10
thes= 3.273 > ttab= 1.734
H0 reddedilir.Sınırlama geçerli değildir.
Parametrelerin birbirine eşit olduğu söylenemez.( )32
11
F TESTİ Doğrusal sınırlamaların testi için sınırlandırılmış ve
sınırlandırılmamış modellerin tahmin edilmesi gereklidir. Bu
test yapılırken sınırlama sayısı önemli değildir. Test söz
konusu olan sınırlamaların geçerli olmaması halinde
modellerin açıklandığı değişim miktarlarının aynı olacağı
mantığına dayanmaktadır. Diğer bir ifade ile söz konusu olan
sınırlamalar geçerli ise sınırlandırılmış ve sınırlandırılmamış
modeller tarafından bağımlı değişkendeki değişmelerin
açıklanma miktarları arasında istatistiksel olarak anlamlı bir
fark olacaktır. 12
Test için açıklanmayan değişme, yani artıkların kareleri
3. Aşama: R2=0.915 Sınırlandırılmamış üretim fonksiyonunun belirlilik katsayısıdır. Sınırlandırılmış üretim fonksiyonunun belirlilik katsayısı; ?2 RR
Bunu bulabilmek için sınırlandırılmış üretim fonksiyonunu belirleyip EKKY ile tahmin etmeliyiz, yani sınırlandırılmış EKKY’yı uygulamalıyız. Şöyleki; yukarıdaki sınırlandırılmamış orijinal üretim fonksiyonu;
uXbXbbY 33221 lnlnlngöre H0 hipotezi sınırlaması b2 + b3=1’i dikkate almak için
3223 11 bbveyabb alınmalıdır. Biz sonuncusunu alalım:
uXXbXbuXbXbbY
)ln(lnln
lnln)1(ln
23321
33231
veya 17
uXXbbXYveya
uXXbb
XY
uXbXbbXYuXbXbXbY
uXXbbXY
)/ln()/ln(
)ln()ln(
lnlnlnlnlnlnlnln
)ln(lnlnln
23312
2
331
2
233312
332321
23312
Burada Y/X2, üretim/emek oranı; X3/X2, sermaye/emek oranı olup, iktisadi yönden önemlidir. İşte b1 ve b3 ‘ün denklemden EKKY ile tahmini sınırlandırılmış EKKY adını alır. b3’ü bu yöntemle bulduktan sonra b2 =1-b3’den b2’yi bulabiliriz. Üretim fonksiyonu için yani sınırlandırılmış EKKY tahmin sonuçları şöyledir:
402.0)433029.0()4407080.0()(
)/ln(279176.1376067.0)/ln(2
232
Ri Rbs
XXXY
t (-0.853186) (2.954019)18
253.7212/)915.01(
1/)402.0915.0(
hesF
4. Aşama: %5 ve %10 önem düzeyinde, Fhes=72.253 > Ftab=4.75 H0 reddedilir. Yani sabit verimlilik reddedilir. Yani ilgili dönemde
değeri %5 ve %10 anlamlılık seviyesinde 3.088129’un 1’den farklı olduğu kabul edilir. Buradan, istatistik testlerden anlamlılık seviyesinin tespitinin, testi gerçekleştirmeden önce yapılması gerektiği sonucu çıkmaktadır.
088129.33
^
2
^bb
Sınırlı EKKY tahminlerinden bulunduğuna göre 279176.13
^b
279176.0279176.112
^b
olacaktır.
Şimdi formül uygulanabilir,
19
Regresyon Modelinin Fonksiyonel Biçiminin Test Edilmesi (MWD)
Bir doğ-doğ regresyon modeli ile log-log regresyon
modelinden hangisinin tercih edileceğine karar vermek için
MWD testini kullanabiliriz.
H0: Doğ-doğ model geçerlidir
H1: Log-log model geçerlidir.
1 2 2 3 3Y a a X a X u (1)
1 2 2 3 3ln Y b b ln X b ln X v (2)
20
)(ˆ doğY1. ADIM: 1 nolu model (doğ-doğ) model tahmin edilir.
)(ˆ doğY
2. ADIM: 2 nolu model (log-log) model tahmin edilir.
)(ˆln doğY
Yln3. ADIM: 1. adımdaki değerlerinin log.
YdoğYZi ˆln)(ˆln 4. ADIM:
5.ADIM: 4.adımda elde edilen Z değişkeni 1 nolu modeldeki doğrusal regresyon modeline bağımsız değişken olarak eklenir .
Z değişkeninin katsayı tahmini istatistiksel olarak anlamlı ise H0 reddedilir.
21
UYGULAMA:
İzmir ilinde 1971(II)-1975(II) üçer aylık dönemlerinde on ikişer adetlik demet gül talebi incelenmiştir. Demet gül talebi Y bağımlı değişken, bir demet gülün fiyatı X2 ve ikame mal olarak da bir demet karanfilin fiyatıX3 bağımsız değişken olarak modele alınmıştır. Bu model hem doğ-doğ hem de log-log model olarak tahmin edilmiştir. Hangi model tercih edilmelidir?
Doğ-doğ model:
2 3Y 9734.26 3782.19X 2815.25X R2 = 0.776
Log-log model:
2 3ln Y 9.2278 1.7607ln X 1.3398ln X R2 = 0.729222
Zi değişkeni ile birlikte tahmin edilen doğrusal model
2 3 iY 9727.56 3783.06X 2817.71X 85.23Z
t (3.2178) (-6.3337) (2.8366) (0.0207)
R2 = 0.7707
H0: Doğ-doğ model geçerlidir
H1: Log-log model geçerlidir.
ttab = tn-k = t13, =0.05 = 2.160
thes < ttab H0 reddedilemez.
23
Bir ekonomideki bir para talebi modelinde MD=Para talebi, i=Faiz oranı, Y=Milli gelir, L=Likit aktifler stoku(Para dışındaki) değişkenleri yer almaktadır.
1960-1997 dönemi verileri ile bir ülke için şu fonksiyon tahmin edilmiştir.
Doğrusal modelin doğru model hipotezini test etmek için aşağıdaki model kurulmuştur. Gerekli hipotezleri kurup %5 önem seviyesinde hangi modelin tercih edileceğini söyleyiniz.
25
DOĞRUSAL OLMAYAN SINIRLAMALAR
İiiii XXXY 4433221ˆˆˆˆ
1. 43
Bazı durumlarda sınırlamaların yapısı doğrusal olmaz. Bu
durumda doğrusal sınırlamalardan farklı olarak modellerin
tahmininde problemlerle karşılaşılır. Parametreler klasik en
küçük kareler yöntemi ile tahmin edilemeyebilirler.
Regresyon modelinin,
olduğunu ve katsayılar ile ilgili sınırlamanın olduğunu
varsayalım. Bu durumda,
34
1
26
İiiii XXXY
43
332211ˆˆˆ
olacaktır. Bu model doğrusal olmayan bir modeldir. Model
parametreleri, en küçük kareler veya farklı bir yöntemle
tahmin edilecektir.
olacağı model,
27
DOĞRUSAL OLMAYAN SINIRLAMALARIN TESTİ
Gerçekte doğrusal olmayan modellerin sınırlamaları için
kullanılacak testler, tahmincilerin dağılımı normal dağılım
olmadığından farklı olacaktır.
Sınırlamalar için Benzerlik Oranı testi (LR), Wald testi (W)
ve Lagrange Çarpanı testi (LM) kullanılır. Bu testler
sadece doğrusal olmayan sınırlamalar için geçerli
olmayıp, doğrusal sınırlamalar için de geçerlidir.
Ancak doğrusal sınırlamalar için açıklanan testlerin gerçekte
doğrusal olmayan modeller için kullanılması söz konusu
değildir.28
BENZERLİK ORANI TESTİ Benzerlik oranı testi için adından da anlaşılacağı gibi
benzerlik fonksiyonu kullanılır. Test için sınırlandırılmış
modelin tahmini de yapılır ve logaritmik benzerlik
fonksiyonunu eğiminin sıfır veya sıfırdan farklı olması
durumuna göre sınırlamaların geçerli olup olmayacağına
karar verilir. Sınırlandırılmış modelin logaritmik benzerlik
benzerlik fonksiyonu LU ile ifade edersek test istatistiği,)(2 UR LLLR
olarak hesaplanır. LR test istatistiğinin dağılımı h serbestlik dereceli ki-kare dağılımıdır. h sınırlama sayısıdır. Temel hipotez sınırlamaların geçerli olduğunu,alternatif hipotez ise sınırlamaların geçerli olmadığını ifade eder.
29
LR test istatistiği hata payı ve h serbestlik derecesi ile ki-kare tablosundan bulunacak değer ile karşılaştırılır. LR tablo değerinden büyükse H0 hipotezi reddedilir,sınırlamalar geçersizdir. Aksi söz konusu ise sınırlamalar geçerlidir.
LR test istatistiği sınırlandırılmış ve sınırlandırılmamış modellerin artıklarının karelerinin toplamı ile
Ut
Rte e
enLR
2
2
log
veya sınırlandırılmış ve sınırlandırılmamış modellerin belirlilik katsayısı ile,
olarak da hesaplanabilir.
2
2
11log
U
Re R
RnLR
30
LAGRANGE ÇARPANI TESTİBu test Lagrange fonksiyonuna ve sınırlandırılmış modelin tahminine dayanarak yapılır. Büyük örnekler için
neee
LMRt
UtRt
/2
22
olarak hesaplanır ve test istatistiğinin dağılımı h (sınırlama sayısı) serbestlik dereceli ki-kare dağılımıdır. LM test istatistiği R2 değerleri ile,
nRRRLMR
RU
/)1()(
2
22
hesaplanabilir.
Doğrusal sınırlamalar söz konusu olduğunda test istatistiği,31
2nRLM olarak hesaplanabilir. Hipotezler ve hipotezin kabul kararı benzerlik oranı testinde açıklandığı gibidir. LM testi F testi gibi bağımsız değişken katsayılarının tümünün anlamlılığını test etmek için kullanılabilir. Bu durumda test istatistiği sınırlandırılmamış modelin belirlilik katsayısı kullanılarak
2UR
2UnRLM
hesaplanır. LM test istatistiğinin dağılımı test edilen parametre sayılı (k-1) serbestlik dereceli ki-kare dağılımıdır.
32
WALD TESTİTestte, sınırlandırılmamış modelden tahmin edilen varyans