Kantil regresyon analizinde Bootstrap tahmini
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Sivas Cumhuriyet Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ekonometri Anabilim Dalı, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2018
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: SEÇKİN ÇAMURLU
Danışman: NECATİ ALP ERİLLİ
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Regresyon analizi, istatistiksel ve ekonometrik tahmin modellerinde sıklıkla kullanılan tahmin yöntemlerinden biridir. Regresyon analizinde yardımcı analiz yöntemlerden biri de kantil regresyon yöntemidir. Kantil regresyon yönteminde herhangi bir dağılım varsayımı gerekmemektedir ve çeşitli kantillere bağlı olarak parametre katsayılarını tahmin ettiği için aşırı değerlerin bulunduğu veri setlerinde geleneksel yöntemlere göre daha iyi tahminler vermektedir. Ayrıca kantil regresyon değişen varyansın belirlenmesine imkân sağlamaktadır. Doğrusal regresyon analizinde ise veri yapısının model için uygun olması gibi şartlar vardır. Bunlardan biri veri yapısındaki aşırı değerlere karşı iyi sonuçlar vermemesidir. Bu çalışmada; Doğrusal regresyon ve Kantil regresyon yöntemleri tanıtılmış ve aralarındaki farklar belirtilmiştir. Bootstrap yöntemi hakkında bilgiler verilmiştir. Uygulama kısmında ise 2000-2017 yılları arası aylık Üretici Fiyat Endeksi(Üfe), Üfe(-2) Dönem Gecikmesi ve Beklenti Anketi verileri kullanılmıştır. Bu veriler Gretl programı yardımı ile Bootstrap yöntemi kullanılarak belirli düzeylerde veri sayıları arttırılarak Doğrusal ve Kantil Regresyon yöntemlerinin sonuçları Ortalama Mutlak Sapma (OMS) ve Hata Kareler Ortalaması Karekökü (HKOK) değerleri karşılaştırılarak hangi yöntemin en uygun modeli tahmin ettiği belirlenmiştir. Sonuç olarak OMS ve HKOK değerleri karşılaştırıldığında en küçük değeri Doğrusal Regresyon yöntemi vererek en uygun model seçilmiştir. İkinci model olarak ise Kantil Regresyon(Q2) yönteminin uygun model olduğu gösterilmiştir.