Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

Ekonometrinin Amacı ve İktisadi Modeller EKONOMETRİ İktisat Matematik İstatistik İktisatçılar için İstatistik Matematiksel İstatistik Matematiksel İktisat.

Benzer bir sunumlar


... konulu sunumlar: "Ekonometrinin Amacı ve İktisadi Modeller EKONOMETRİ İktisat Matematik İstatistik İktisatçılar için İstatistik Matematiksel İstatistik Matematiksel İktisat."— Sunum transkripti:

1

2 Ekonometrinin Amacı ve İktisadi Modeller

3 EKONOMETRİ İktisat Matematik İstatistik İktisatçılar için İstatistik Matematiksel İstatistik Matematiksel İktisat EKONOMETRİ NEDİR?

4 Ekonometri: –E–Ekonomi –M–Matematik –İ–İstatistik Bilimlerinin ara kesitidir. Yani, İktisat teorisinin, matematik ve istatistik yöntemlerle kanıtlanması çabalarıdır.

5 EKONOMETRİNİN GAYESİ Ekonometrinin amacı iktisadi ilişkilerin katsayılarını gerçeğe en yakın bir şekilde tahmin etmektir. Burada iktisadi ilişkiler "iktisadi modelleri" ilgilendirirken, "gerçeğe en yakın" ifadesi ise "istatistik tümevarım" konusunu ilgilendirmektedir.

6 İKTİSADİ MODEL İktisadın bize sağladığı ön bilgilerden hareketle, değişkenler arasında kurulan matematiksel ilişkiye "iktisadi model" denir. İktisadi ilişki veya modeller genellikle bir ana kütleden alınan "örnek" verilerine göre tahmin edilir.

7 İSTATİSTİKİ TÜMEVARIM Örnekten hareketle istatistiki analiz metodlarıyla ana kütlenin özelliklerinin tanımlanması istatistiki tümevarımdır. Örnekten elde edilen sonuçlar ise, ana kütleyi yani gerçeği tam göstermediğinden, ekonometrik çalışmalarda istatistiksel tümevarım metodları ile ana kütle değerleri gerçeğe en yakın tahmin edilmeye çalışılır.

8 Temel Kavramlar Veri: Analizi yapılacak sayı veya gerçeklerdir. Örneğin 1. tüketiciye ait aylık gelir olan 750, veridir. Veri seti: Bir araştırma için toplanan verilerdir. Yanda, 10 tüketiciye ait veri setidir Denek (Öğe): Hakkında veri toplanan birey veya nesnedir. Her tüketici, bir denektir. Buna göre 10 denek bulunmaktadır Değişken: Söz konusu deneklerin bir özelliğidir. Çizelgede 4 değişken bulunmaktadır: Cinsiyet (Kadın, Erkek), Aylık Gelir (Milyon TL), Yıllık Giyim Harcaması (Milyon TL), Evdeki Birey sayısı Gözlem: Tek bir deneğe ait tüm değişkenlere ait veriler, bir gözlemdir. Örneğin 2 no’lu tüketiciye ait; cinsiyeti, aylık geliri, yıllık giyim harcaması ve evdeki birey sayısı verileri, bu tüketiciye ait gözlemdir Tüketici No Cinsiyet (K: Kadın, E: Erkek) Aylık Gelir (Milyon TL) Yıllık Giyim Harcaması (Milyon TL) Evdeki Birey Sayısı 1E E K E K K E E K K

9 Değişkenler 1.Nicel değişken 2.Nitel değişken 3.Kesikli değişken 4.Sürekli değişken

10 Değişkenler Nicel değişken: Ne kadar veya kaç tane sorusunun karşılığıdır. Sayısal olarak ifade edilir. Örneğin aylık gelir, bir nicel değişkendir. Fiyat, arazi genişliği, süt verimi birer nicel değişkendir. Nitel değişken: Deneklerin herhangi bir niteliğidir. Cinsiyet, renk, bölge, grup gibi özellikler, nitel değişkenlere örnek olarak verilebilir. Nitel değişkenler ekonometrik modellerde kullanılabilir. Ancak bunun için nitel verilere sayısal karşılıklar verilmesi gerekir. Örneğin tüketicinin cinsiyeti erkek ise 1, kadın ise 0 olarak sayısallaştırılabilir.

11 Değişkenler Kesikli değişken: Sadece tamsayısal değerler alan değişkenlerdir. Örneğin ailedeki birey sayısı tam sayısal verilerden oluşmak zorundadır. Sürekli değişken: Sayı ekseni üzerinde tüm noktalarda değer alabilen değişkenlerdir. Örneğin aylık gelir, sayı ekseni üzerinde her noktada değer alabildiğinden, sürekli bir değişkendir.

12 Veri ölçekleri 1.Nominal, 2.Sıralama (Ordinal), 3.Aralık (Interval), 4.Oran (Ratio),

13 Nominal Ölçek Nominal : Verileri birbirinden ayırmaya yarayan bir numaralama veya sayısal etiketleme sistemidir. Bir başka ifadeyle, veriler nitel özelliklerine göre sınıflandırılır. Veriler arasında büyüklük küçüklük ilişkisi yoktur. Örneğin; SSK numarası, okul numarası, futbolcuların sırt numarası gibi. Sayısal büyüklük ifade etmeyen kategorik veriler de nominal veri tipine girer. Örneğin; meslek, 1: Memur, 2: İşçi, 3: Esnaf, 4: Çiftçi gibi.

14 Sıralama Ölçek Sıralama (Ordinal): Verilerin belli bir ölçüte göre büyükten küçüğe veya küçükten büyüğe sıralanmasıdır. Yarışmalardaki sıralama bunun bir örneğidir. Yaygın olarak kullanılan Likert Ölçeği de, sıralama verilerine sahiptir. Likert ölçeğinde, beğenme veya önem verme dereceleri azdan çoğa veya çoktan aza doğru sıralanır. Örneğin; 1: Kesinlikle katılmıyorum, 2: Biraz katılıyorum, 3: Ne katılıyorum ne katılmıyorum (nötr), 4: Büyük ölçüde katılıyorum, 5: Kesinlikle katılıyorum.

15 Aralık Ölçek Aralık (Interval): Veriler belli iki değer arasında tüm değerleri alabilir. Bu ölçekte, 0 yokluk anlamına gelmez. Örneğin hava sıcaklığı 0  C iken, sıcaklık yok denemez. Bunun yanında 2, 1’in 2 katı demek değildir.

16 Oransal Ölçek Oran (Ratio): Gözlemlerin aldığı değerlerin, oransal olarak karşılaştırılabildiği veri tipidir. Bu veri tipinde; 10, 2’nin 5 katıdır; 0’ın anlamı ise, yokluktur. Fiyat, üretim miktarı, boy, ağırlık, oran veri tipine verilebilecek örneklerdir.

17 Veri tipleri Uygulamalı ekonometrik araştırmalarda üç tip veri söz konusudur: –Zaman serileri –Kesit verileri –Karma (panel) veri

18 Zaman serileri Birbirini izleyen periyodik dönemlere ait verilere, zaman serisi denir. –G–Günlük –H–Haftalık –A–Aylık –Ü–Üç aylık –A–Altı aylık –Y–Yıllık veriler, zaman serilerine örnek olarak verilebilir. Zaman serilerinde hiç bir döneme ait veri, eksik olmamalıdır.

19 Zaman serisi: Örnek Dönem Tarımsal işgücüDönem Tarımsal işgücü

20 Zaman serisi: Örnek DönemFiyatTalepGelirDönemFiyatTalepGelir

21 Zaman serisi: Örnek YılGELIR TÜKETİ MYılGELIR TÜKETİ M

22 Kesit verileri: Zamanın belli bir diliminde veya noktasında; bireylerden, hanehalklarından, firmalardan veya tarım işletmelerinden toplanan veriler, kesit verileridir. Anket yoluyla toplanan veriler, kesit verileridir. Nüfus sayımı buna iyi bir örnektir. İllere, coğrafi bölgelere, ülkelere göre belli bir zaman dilimi için toplanan veriler de kesit verileridir.

23 Kesit veri: Örnek Firma noÜretimKapasite

24 Kesit veri: Örnek Ev noFiyatAlan (m 2 )

25 Kesit veri: Örnek İl noGini katsayısıGelir İşsizlik oranı

26 Kesit veri: Örnek Öğrenci noVizeFinal

27 Karma veri: Zaman serisi ve kesit verilerinin bir araya getirilmesiyle, karma veri elde edilir. Örneğin yılları arasında bölgelere göre buğday verimleri, yılları arasında firmalara göre süt üretim miktarları ve süt maliyetleri, karma verilere örnek olarak verilebilir.

28 Karma veri: Örnek EgeMarmaraAkdenizİç Anadolu YIL ÜretimFiyatÜretimFiyatÜretimFiyatÜretimFiyat arasında bölgelere göre süt üretimleri ve reel fiyatları

29 Karma veri: Örnek YILKanadaFransaAlmanyaİtalyaJaponya İngilter eABD arasında 7 ülkenin tüketici fiyatları indeksi

30 VERİ KAYNAKLARI Birincil veriler Deneme verileri Kesit verileri Anket Posta Telefon İnternet İkincil veriler Zaman serileri Karma (panel) veri

31 VERİ TİPLERİNİN KULLANIM ALANLARI Zaman serileri Öngörümleme Pazar analizi Yapısal analiz Dönemler arası ilişkiler Kesit verileriKarma (panel) veri Üretim deseni Tüketim deseni Tüketici davranışı Yapısal analiz Hedef grup politikaları Pazar analizi Yapısal analiz Dönemler arası ilişkiler Pazar analizi

32 İKTİSADİ MODELLER Mikro Ekonomik Modeller Sektörel Modeller Makro Ekonomik Modeller

33 Çok Denklemli Makro Ekonometrik Modeller r= Faiz haddi (oranı), L= Likit aktifler, M D = Para talebi, M S = Para arzı

34 EKONOMETRİNİN KONUSU İktisadi İlişkilerin Tahmin Edilmesi, İktisat Teorisi ile Gerçeklerin Karşılaştırılması ve İktisadi Davranışların Test Edilmesi, Ekonomik Değişkenlerin Gelecekte Alabilecekleri Değerlerin Önceden Tespit edilmesi,

35 Örnek: Bağımlı Değişken: Otomobil tamir harcaması (TL/Yıl) Otonun yaşı Bağımsız Değişken İşareti Bağımlı değişken: Modelin ifade ettiği olay tarafından belirlenirken, Bağımsız değişken: Modelin ifade edilen olaydan bağımsız olan verileridir.

36 Örnek: Bağımlı Değişken: Otomobil tamir harcaması (TL/Yıl) Yaptığı km Bağımsız Değişkenİşareti

37 Bağımlı Değişken: Otomobil tamir harcaması (TL/Yıl) Yaptığı km+++++ Bağımsız Değişkenİşareti Otonun yaşı +++++

38 Örnek: Bağımlı Değişken: Patent sayısı (Adet/Yıl) Araştırma Geliştirme harcamaları Bağımsız Değişkenİşareti Bilim adamı sayısı +++++

39 Örnek: Bağımlı Değişken: İşlenen Suç Sayısı (Adet/Yıl) Verilen Ceza (adet/yıl)- - - Bağımsız Değişkenİşareti

40 Örnek: Bağımlı Değişken: Ölüm (1000 Kişi/yıl) Sigara içen (1000 kişi/yıl) Bağımsız Değişkenİşareti

41 Örnek: Bağımlı Değişken: Bina Sayısı Nüfus Yoğunluğu Bağımsız Değişkenİşareti Nüfus artış oranı Işsizlik Oranı

42 Örnek: Bağımlı Değişken: Ev Alımı Milli Gelir Bağımsız Değişkenİşareti G.Menkul Kr.Faiz Or

43 Örnek: Bağımlı Değişken: Ev Fiyatı (milyon TL) Evin alanı Bağımsız Değişkenİşareti Oda sayısı+++++ Yatak odası sayısı Banyo alanı +++++

44 Örnek: Bağımlı Değişken: Otobüsle seyahat süresi (Saat) Bilet fiyatı Bağımsız Değişkenİşareti Akaryakıt fiyatı+++++ Kişi başına gelir Kentin nüfusu Nüfus yoğunluğu Kentin yerleşim alanı +++++

45 Örnek: Bağımlı Değişken: Çalışan kadın oranı (%) Ortalama Kadın maaşı+++++ Bağımsız Değişkenİşareti Ortalama Erkek maaşı Üniv. mezunu kadın oranı İşsizlik oranı Evli kadın Oranı Boşanma oranı

46 Örnek: Bağımlı Değişken: İle Göç Oranı (%) Hayat Standardı indeksi Bağımsız Değişkenİşareti İl geliri/Ülkegeliri İl istihdam oranı / Ülke istihdam oranı Eğitim indeksi Kişi Başınagelir Sağlık indeksi +++++

47 Örnek: Bağımlı Değişken: Yurtiçi Pamuk Talebi (t) Tekstil ve konfeksiyon ihracatı (t) Bağımsız Değişkenİşareti Dünya pamuk fiyatı (t) Kişi başına gelir değişimi (t)-(t-1) Pamuk fiyatı (t)

48 Örnek: Bağımlı Değişken: Ürün Ekiliş Alanı (t) Dekara gelir (t-1) Bağımsız Değişkenİşareti Ekiliş Alanı (t-1)

49 Örnek: Bağımlı Değişken: Süt tüketimi (t) Fiyat (t) Bağımsız Değişkenİşareti Süt Tüketim (t-1) Gelir (t) +++++

50 Kesin (Deterministik) Model Arz teorisine göre, arz, fiyatın bir fonksiyonudur. Böyle durumda ilk soru şu olmalıdır: Bu iki değişken arasında kesin bir ilişkinin var olduğunu düşünebilir miyiz?

51 Kesin (Deterministik) Model... Cevabımız, hayır olmalıdır. Zira modele çok sayıda değişken dahil edilse bile, yine de arz miktarını kesinlikle kestirmemiz mümkün değildir. Biz biliyoruz ki arz miktarı, fiyat dışında pek çok değişkene bağlı olup, örneğin diğer malların fiyatları, girdi fiyatları, geleceğe ilişkin görüşler, teknoloji düzeyi gibi değişkenler de arz miktarını etkileyecektir.

52 Kesin (Deterministik) Model... Değişkenler arasında kesin bir ilişki olduğunu varsayan modeller, kesin (deterministic) modeller olarak adlandırılmaktadır. Örneğin arz miktarı y'nin, fiyat düzeyi x'in tam bir buçuk katı olduğuna inanıyorsak: y=1.5x Bu denklem, x ve y değişkenleri arasındaki kesin bir ilişkiyi temsil etmektedir. Bu kestirimde hata payı yoktur.

53 Olasılıklı Model... Eğer arz miktarında belki de önemli fakat ele alınmayan değişkenlerin veya tesadüfi olguların yol açtığı açıklanmayan değişimlerin olacağına inanıyorsak, kesin model yerine tesadüfi hataya yer veren modelden yararlanmamız gerekir. Olasılıklı model hem kesin ögeyi hem de tesadüfi hata ögesini içerir. Örneğin eğer arz miktarı y'nin, fiyat düzeyi x ile: y = 1.5x + Tesadüfi Hata şeklinde bir ilişkisi olduğunu düşünüyorsak, x ile y arasında olasılıklı bir ilişki olduğunu anlarız. Görüldüğü gibi, olasılıklı modelin kesin ögesi 1.5x’tir.

54 Kesin (Deterministik) ve Olasılıklı Model... Bu kez grafikten yararlanalım: Kesin Model: y=1.5xOlasılıklı Model: y=1.5x + Tesadüfi hata

55 Ekonometrik ortaya çıkmasına sebep olan hata teriminin kaynakları: ÖLÇME HATALARI TOPLAMA HATALARI ÖRNEKLEME HATALARI TANIMLAMA HATALARI

56 Anakütle hata terimi - Örnek hata terimi Denklemi doğrusaldır. Tüketim sadece gelir tarafından açıklanmaktadır. Modelde ölçme, toplama, örnekleme ve tanımlama hataları olduğunu kabul etmez. Aynı gelirli bireyler (Ancak model eğrisel olabilir ve tüketimi gelirden başka değişkenlerde etkileyebilir. Bu durumda katsayılar gerçeklerden sapar. Hataların varlığı da baştan kabul edilir. Katsayılar gerçek değer olmayıp yaklaşık değer alırlar.)

57 Hataların varlığını kabul eden model Ana kütle hata terimi Ekonometri hata terimini analiz eder. Genelde anakütlenin içinden örnek çekerek çalışılır. Örnek hata terimi

58 İKTİSADİ MODEL Y = a + b X EKONOMETRİK MODEL Y = a + b X + u

59 İktisat TeorisiYaşam Model Tanımlaması Ekonometrik Model Ham Veri İşlenmiş Veri İstatistik Teorisi Ekonometrik Teknikler Model Tahmini Modelin Kullanılması Yapısal Analiz Geleceğin Tahmini Devlet veya Firma Kararlarında Ekonometrik Yaklaşım

60 Ekonomi teorisi, diğer araştırmalar, deneyimler, sezgiler Ekonometrik araştırmanın aşamaları

61 Model tanımlama Ekonomi teorisi, diğer araştırmalar, deneyimler, sezgiler Model Değişkenlerinin belirlenmesi Bağımlı, Bağımsız Değişken Ayrımının Yapılması Model katsayılarının İşaret ve Büyüklüklerinin tartışılması Modelin Matematiksel Şeklinin Belirlenmesi Ekonometrik araştırmanın aşamaları

62 Model tanımlama Ekonomi teorisi, diğer araştırmalar, deneyimler, sezgiler Veri toplama Zaman serileri Kesit verileri Karma (panel) veri Ekonometrik araştırmanın aşamaları

63 Model tanımlama Ekonomi teorisi, diğer araştırmalar, deneyimler, sezgiler Veri toplama Modelin tahmin edilmesi En küçük kareler yöntemi (EKK) Dolaylı en küçük kareler yöntemi (DEKK) 2 Aşamalı EKK Doğrusal olmayan EKK Ekonometrik araştırmanın aşamaları

64 Model tanımlama Ekonomi teorisi, diğer araştırmalar, deneyimler, sezgiler Veri toplama Modelin tahmin edilmesi Hipotezlerin test edilmesi Olumsuz Ekonometrik araştırmanın aşamaları

65 Model tanımlama Ekonomi teorisi, diğer araştırmalar, deneyimler, sezgiler Veri toplama Modelin tahmin edilmesi Hipotezlerin test edilmesi Sonuçların yorumlanması Olumlu Ekonometrik araştırmanın aşamaları

66 Model tanımlama Ekonomi teorisi, diğer araştırmalar, deneyimler, sezgiler Veri toplama Modelin tahmin edilmesi Hipotezlerin test edilmesi Sonuçların yorumlanması ÖngörümlemePolitika kararları Olumsuz Olumlu Ekonometrik araştırmanın aşamaları


"Ekonometrinin Amacı ve İktisadi Modeller EKONOMETRİ İktisat Matematik İstatistik İktisatçılar için İstatistik Matematiksel İstatistik Matematiksel İktisat." indir ppt

Benzer bir sunumlar


Google Reklamları