Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

Sabit Terimsiz Bağlanım Modeli 0<  2 <1 Sabit Terimsiz Bağlanım Modeli Sabit Terimsiz Bağlanım Modelinin Özellikleri 1) Sabit terimsiz regresyonda Σei.

Benzer bir sunumlar


... konulu sunumlar: "Sabit Terimsiz Bağlanım Modeli 0<  2 <1 Sabit Terimsiz Bağlanım Modeli Sabit Terimsiz Bağlanım Modelinin Özellikleri 1) Sabit terimsiz regresyonda Σei."— Sunum transkripti:

1

2 Sabit Terimsiz Bağlanım Modeli 0<  2 <1

3 Sabit Terimsiz Bağlanım Modeli Sabit Terimsiz Bağlanım Modelinin Özellikleri 1) Sabit terimsiz regresyonda Σei lerin sıfıra eşit olması şart değildir. 2) Sabit terimsiz regresyonda r 2 belirlilik katsayısı uygun bir ölçü değildir. Çünkü bu katsayının sabit terimsiz regresyonda negatif değer alması söz konusu olabilmektedir.

4 Sabit Terimsiz Bağlanım Model Örnekleri İmalat Sanayi Mamülleri Üretim Fonksiyonları Üretim faktörleri girdileri sıfırken çıktı yani üretim de sıfır olmalıdır. Orijinden Geçen Uzun Dönem Tüketim Fonksiyonu b 1 sabitinin pozitif değeri bize ekonomik birimlerin gelir seviyeleri sıfırken daha önce yaptıkları tasarrufları tükettiklerini ve daha önceki dönemlerde üretilmiş mallardan faydalandıklarını ifade etmektedir. Kapalı bir ekonominin daha önce ürettiği tüketim malları stoku yoksa, b 1 değeri sıfırdan büyük olamaz. Bu halde gelir seviyesi sıfıra indiğinde tüketim geliri aşacak, bu da negatif bir tasarrufa karşılık gelecektir.

5 Sabit Terimsiz Bağlanım Model Örnekleri Gelirden bağımsız ve kısıtlanması mümkün olmayan tüketim seviyesi b 1 'e bağımsız tüketim harcamaları denir. Bu durum kısa dönemde söz konusu olur. Buna karşılık, daha önceki birikmiş tasarruflara bağlı olarak belli bir tüketim seviyesi b 1 in varlığının kabulünün uzun dönemde hiç bir anlamı olmaz.

6 Sabit Terimsiz Bağlanım Model Örnekleri Portföy Teorisi Bir yatırım projesinin toplam riski, iki riskten oluşur: Sistematik risk veya piyasa riski ve sistematik olmayan risk. Sistematik olmayan risk firmanın yönetim şartları, firmalar arası rekabet, grevler ve tüketici davranışlarındaki değişmeler gibi faktörlere bağlıdır. Sistematik risk, Piyasa faiz oranlarının değişmesi, enflasyon riski, finansal piyasalardaki değişmeler gibi faktörlere bağlıdır

7 Sabit Terimsiz Bağlanım Model Örnekleri Finansal Varlıkları Fiyatlama Modelinin Beta Katsayısı, projelerin sistematik riskini ölçmeye yarar. Finansal Varlıklar Fiyatlama Modeli : R i - r f = ß i (R m - r f ) + u i R i = i finansal varlığı verim oranı R m = Piyasa portföyü verim oranı (riskli varlıklardan oluşan) r f = Risksiz piyasa verim oranı (hazine bonosunun 90 günlük verim oranı gibi) ß i = Finansal varlığın sistematik riski (Beta katsayısı) u i = hata terimi

8 Sabit Terimsiz Bağlanım Model Örnekleri Y i =  i + ß i X i + u i Y i = Şirketin yıllık verimlilik oranı (%) X i = Piyasa portföyü yıllık verimlilik oranı (%) ß i = Eğim katsayısı, portföy teorisinde Beta katsayısı (Sistematik Risk) Y i = X i s (b i ): (0.1916),  e 2 = t (5.6884) Y i = X i s (bi) (7.6886) (0.2383) t = (0.1664) (4.4860)

9 Tam Logaritmik Fonksiyon X3X3 X2X2 Y1Y1 Y2Y2 0<  2 <1  2 <0 Y X2X2  2 >1 (X 3 sabit tutulduğunda)

10 lnY =ln  1 +  2 lnX 2 +  3 lnX  k lnX k + u lne Y * =  1 * +  2 X 2 * +  3 X 3 *  k X k * + u Tam Logaritmik Fonksiyon

11

12 Uygulama 4.3 ( )

13

14

15 = =  x *2 =  y * x *2 = Uygulama 4.3 ( )

16 = = (0.3637) [ln(9.4046) = ] = Uygulama 4.3 ( )

17 Üretim Fonksiyonu Y= Üretim X 2 =Emek ; X 3 =Sermaye = Emeğin Marjinal Verimliliği = Sermayenin Marjinal Verimliliği lnY = lnX lnX 3 (t)(-1.43)(2.87)(4.82) n=15Düz-R 2 =

18 Yarı-Logaritmik Fonksiyon Log-Doğ Model(Üstel Model)

19 lnY = b 1 +b 2 X+ u = ( b 2 Y ) = b 2 X

20 Artış Hızı Modeli Log-Doğ Model(Üstel Model) lnY = b 1 +b 2 t + u r = (Antilog b 2 - 1). 100 Y= İş hacmi( ) r = (Antilog ). 100 = ( ). 100 = ( ). 100 = % 14

21 Ücret Modeli Log-Doğ Model(Üstel Model) lnY = X X 3 Aşağıdaki ücret modeli Uygulama 9.3’den alınmıştır.(s.427) Modelde: Y:Haftalık Kazanç ($) ; X 2 : Tecrübe ; X 3 : Eğitim Kategorisi

22 Yarı-Logaritmik Fonksiyon Doğ - Log Model Y = b 1 +b 2 lnX+ u

23 Yarı-Logaritmik Fonksiyon Doğ - Log Model Y = b 1 +b 2 lnX+ u

24 Hedonik Model Doğ - Log Model Y = b 1 +b 2 lnX 2 + b 3 lnX 3 + u Fiyat = ln(m 2 ) ln(YatakOda) (t)(-6.8)(7.5)(-1.7) Prob.[0.1148] Düz-R 2 = 0.826sd=11

25 Polinomial Fonksiyonlar Y =  1 +  2 X +  3 X 2 +  4 X  k+1 X k + u Kuadratik Model: Y =  1 +  2 X +  3 X 2 + u =   3 X=  X 0 = -  2 / 2  3 = 2  3 Eğer  3 <0 ise X 0 noktası maksimumdur Eğer  3 >0 ise X 0 noktası minimumdur

26 Polinomial Fonksiyonlar Kuadratik Model OM = Çıktı (Çıktı) GMİ (t)(14.3)(-9.7)(7.8)(14.45) Düz-R 2 =0.978sd=16 OM= Ortalama Maliyet ; Çıktı =Üretimİndeksi GMİ= Girdi Maliyetleri İndeksi

27 Polinomial Fonksiyonlar Kübik Model TM= Toplam Maliyet ;Q =Üretim Miktarı

28 Polinomial Fonksiyonlar Kübik Model Y =  1 +  2 X +  3 X 2 +  4 X 3 + u TM = Q Q Q 3 s(b i )(6.37)(4.78)(0.98)(0.059) R 2 =0.998sd=6

29 Yeni Bağımsız Değişkenler Ekleme Testi (s ) 1.Aşama H 0 :  4 =  5 = 0H 1 :  i  0 2.Aşama  = ? f 1 =?f 2 =? Y=  1 +  2 X 2 +  3 X 3 +  4 X 4 +  5 X 5 + u Y=  1 +  2 X 2 +  3 X 3 + u F ,f 1,f 2 =? 3.Aşama 4.AşamaF hes > F tab H 0 hipotezi reddedilebilir (SM) (SR)

30 Yeni Bağımsız Değişkenler Ekleme Testi (s )

31 İki regresyon Parametresinin Eşitliğinin Testi (s ) 1.Aşama H 0 :  4 =  5 H 1 :  4   5 2.Aşama  = ? t ,sd =? 3.Aşama 4.Aşama|t hes | > | t tab |H 0 hipotezi reddedilebilir Y=  1 +  2 X 2 +  3 X 3 +  4 X 4 +  5 X 5 + u

32 İki regresyon Parametresinin Eşitliğinin Testi (Ramu Ramanathan:Örnek 4.10) C t = Reel Tüketim Harcamaları (1992 fiyatlarıyla) Y t =GSMH (1992 fiyatlarıyla) W t = Ücretler (cari fiyatlarla) Index= 1992 bazlı fiyat indeks serisi W ts =Ücretler (1992 fiyatlarıyla) P t = Y t - W ts

33 İki regresyon Parametresinin Eşitliğinin Testi C t = W ts P t Düz-R 2 = 0.999s.d=33ESS=38977 Varyans-Kovaryans Matrisi CWP C W P

34 İki regresyon Parametresinin Eşitliğinin Testi 1.Aşama H 0 :  2 =  3 H 1 :  2   3 2.Aşama  = 0.05 t ,sd = t 0.05,36-3 =? 3.Aşama 4.Aşama|t hes | > | t tab |H 0 hipotezi reddedilebilir t 0.05,40 =2.021 < t 0.05,36-3 < t 0.05,30 =2.042

35 CHOW TESTLERİ İki Örneğe ait Denklemlerin Eşitliğinin Testi(s ) H 0 : İki Denklem Birbirinin Aynıdır  = ? f 1 =kf 2 =n 1 +n 2 -2k Y=  1 +  2 X 2 +  3 X 3 + u F ,f 1,f 2 =? F hes > F tab H 0 hipotezi reddedilebilir (2.Dönem) 1.Aşama 2.Aşama 3.Aşama 4.Aşama H 1 : İki Denklem BirbirindenFarklıdır Y=  1 +  2 X 2 +  3 X 3 + u (1.Dönem) (Tüm Dönem)

36 CHOW TESTLERİ İki Örneğe ait Denklemlerin Eşitliğinin Testi(s )

37 CHOW TESTLERİ Yapısal Testlerde Yetersiz Gözlem Durumu(s ) H 0 : İki Denklem Birbirinin Aynıdır  = ? f 2 =n 2 -k Y=  1 +  2 X 2 +  3 X 3 + u F ,f 1,f 2 =? F hes > F tab H 0 hipotezi reddedilebilir (2.Dönem) 1.Aşama 2.Aşama 3.Aşama 4.Aşama H 1 : İki Denklem BirbirindenFarklıdır Y=  1 +  2 X 2 +  3 X 3 + u (1.Dönem; Yetersiz Gözlem) (Tüm Dönem) f 1 =n 1

38 CHOW TESTLERİ Yapısal Testlerde Yetersiz Gözlem Durumu(s )

39 Örnek Büyüklüğü Arttırıldığında Regresyon Katsayılarının Aynı Kalıp Kalmadığının Testi H 0 : b i =  i (Parametreler Değişmemiştir)  = ? f 2 =n 1 -k F ,f 1,f 2 =? F hes > F tab H 0 hipotezi reddedilebilir 1.Aşama 2.Aşama 3.Aşama 4.Aşama H 1 : b i  i (Parametreler Değişmiştir) Y=  1 +  2 X 2 +  3 X 3 + u (Genişletilmiş Dönem) (İlk Dönem) f 1 =n 2

40 Parametrelere Konan Sınırlamaların Testi 1.Aşama H 0 : Sınırlamalar Gerçekleşmiştir H 1 : Sınırlamalar Gerçekleşmemiştir 2.Aşama  = ? f 1 =c Y=  1 +  2 X 2 +  3 X 3 +  4 X 4 +  5 X 5 + u Y=  1 +  2 X 2 +  3 X 3 + u F ,f 1,f 2 =? 3.Aşama 4.AşamaF hes > F tab H 0 hipotezi reddedilebilir (SM) (SR) f 2 =n-k


"Sabit Terimsiz Bağlanım Modeli 0<  2 <1 Sabit Terimsiz Bağlanım Modeli Sabit Terimsiz Bağlanım Modelinin Özellikleri 1) Sabit terimsiz regresyonda Σei." indir ppt

Benzer bir sunumlar


Google Reklamları