Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Sivas Cumhuriyet Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, Ekonometri Bölümü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2022
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: DİCLEHAN ŞEKER
Danışman: Hakan Türkay
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Regresyon analizi iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi açıklamak için kullanılan istatistiksel bir yöntemdir. Regresyon analizinde bağımlı değişkenin sayım yoluyla elde edilmesi durumunda sayma verileri ile regresyon modellerinin kullanılması gerekmektedir. Sayma verileri ile regresyon modellerinin temelini Poisson regresyon oluşturmaktadır. Bu tez çalışmasında sayma verisi regresyon modellerinin tanıtılması ve otomobil talebi ile konut talebi verilerine uygulanması gerçekleştirilmiştir. Otomobil talebini ve konut talebini etkileyen faktörlerin açıklayıcı değişken olarak kullanıldığı regresyon modelleri kurularak çözümlenmiştir. Bu amaç doğrultusunda çalışmada ilk olarak genelleştirilmiş doğrusal modellere yer verilmiştir. İkinci olarak sayma verisi ile regresyon modellerinden Poisson regresyon, Negatif Binom regresyon, Genelleştirilmiş Poisson regresyon, Sıfır Yığılmalı regresyon ve Hurdle regresyon modellerinin yapısı ve işleyişleri açıklanmıştır. Bu modellere ek olarak aşırı yayılım durumundan da bahsedilmiştir. Daha sonra sayma verisi regresyon modelleri için kullanılan uyum iyiliği testleri ve bilgi kriterleri açıklanmıştır. Çalışmanın uygulama kısmında talep verisi olarak otomobil satış ve konut satış sayıları gelir ve fiyat endekslerinin açıklayıcı değişken olarak kullanıldığı regresyon modelleri kurularak analizler yapılmıştır. Modelleme denemeleri STATA 16 ve EVİEWS 10 paket programları ile yapılmıştır. Tahmin edilen sonuçlara göre Negatif Binom regresyon modelinin hem otomobil satış sayıları hem de konut satış sayıları için en uygun model olduğu görülmüştür. Anahtar Kelimeler: Sayma Verileri İle Regresyon, Sıfır Yığılmalı Regresyon, Poisson Regresyon, Hurdle Regresyon, Negatif Binom Regresyon