Sabit Terimsiz Bağlanım Modeli

... konulu sunumlar: "Sabit Terimsiz Bağlanım Modeli"— Sunum transkripti:

1 Sabit Terimsiz Bağlanım Modeli

2 Sabit Terimsiz Bağlanım Modeli
Sabit Terimsiz Bağlanım Modelinin Özellikleri 1) Sabit terimsiz regresyonda Σei lerin sıfıra eşit olması şart değildir. 2) Sabit terimsiz regresyonda r2 belirlilik katsayısı uygun bir ölçü değildir. Çünkü bu katsayının sabit terimsiz regresyonda negatif değer alması söz konusu olabilmektedir.

3 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 b1 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, b1 değeri sıfırdan büyük olamaz. Bu halde gelir seviyesi sıfıra indiğinde tüketim geliri aşacak, bu da negatif bir tasarrufa karşılık gelecektir.

4 Sabit Terimsiz Bağlanım Model Örnekleri
Gelirden bağımsız ve kısıtlanması mümkün olmayan tüketim seviyesi b1'e bağımsız tüketim harcamaları denir. Bu durum kısa dönemde söz konusu olur. Buna karşılık, daha önceki birikmiş tasarruflara bağlı olarak belli bir tüketim seviyesi b1 in varlığının kabulünün uzun dönemde hiç bir anlamı olmaz.

5 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

6 Sabit Terimsiz Bağlanım Model Örnekleri
Finansal Varlıkları Fiyatlama Modelinin Beta Katsayısı, projelerin sistematik riskini ölçmeye yarar. Finansal Varlıklar Fiyatlama Modeli : Ri - rf = ßi (Rm - rf) + ui Ri = i finansal varlığı verim oranı Rm = Piyasa portföyü verim oranı (riskli varlıklardan oluşan) rf = Risksiz piyasa verim oranı (hazine bonosunun 90 günlük verim oranı gibi) ßi = Finansal varlığın sistematik riski (Beta katsayısı) ui = hata terimi

7 Sabit Terimsiz Bağlanım Model Örnekleri
Yi = ai + ßi Xi + ui Yi = Şirketin yıllık verimlilik oranı (%) Xi = Piyasa portföyü yıllık verimlilik oranı (%) ßi = Eğim katsayısı, portföy teorisinde Beta katsayısı (Sistematik Risk) Yi = Xi s (bi): (0.1916) , Se2 = t (5.6884) Yi= Xi s (bi) (7.6886) (0.2383) t = (0.1664) (4.4860)

8 Tam Logaritmik Fonksiyon
X3 X2 Y X2 b2>1 0<b2<1 Y2 b2<0 Y1 (X3 sabit tutulduğunda)

9 Tam Logaritmik Fonksiyon
lnY =lnb1 + b2 lnX2+ b3 lnX bk lnXk + u lne Y* =b1 *+ b2 X2*+ b3 X3* bk Xk* + u

10 Tam Logaritmik Fonksiyon

11 Uygulama 4.3 ( )

12 Uygulama 4.3 ( )

13 Uygulama 4.3 ( )

14 Uygulama 4.3 ( ) = = Sx*2 =7.3986 Sy*x*2 =2.6911

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

16 Üretim Fonksiyonu Y= Üretim X2=Emek ; X3=Sermaye
= Emeğin Marjinal Verimliliği = Sermayenin Marjinal Verimliliği lnY = lnX lnX3 (t) (-1.43) (2.87) (4.82) n=15 Düz-R2=

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

18 Yarı-Logaritmik Fonksiyon Log-Doğ Model(Üstel Model)
lnY = b1 +b2 X+ u = ( b2Y ) = b2 X

19 Artış Hızı Modeli Log-Doğ Model(Üstel Model)
lnY = b1 +b2 t + u r = (Antilog b2 - 1) . 100 Y= İş hacmi( ) r = (Antilog ) . 100 = ( ) . 100 = ( ) . 100 = % 14

20 Ücret Modeli Log-Doğ Model(Üstel Model)
Aşağıdaki ücret modeli Uygulama 9.3’den alınmıştır.(s.427) Modelde: Y:Haftalık Kazanç ($) ; X2: Tecrübe ; X3 : Eğitim Kategorisi lnY = X X3

21 Yarı-Logaritmik Fonksiyon Doğ - Log Model
Y = b1 +b2 lnX+ u

22 Yarı-Logaritmik Fonksiyon Doğ - Log Model
Y = b1 +b2 lnX+ u

23 Hedonik Model Doğ - Log Model
Y = b1 +b2 lnX2+ b3 lnX3 + u Fiyat = ln(m2) ln(YatakOda) (t) (-6.8) (7.5) (-1.7) Prob. [0.1148] Düz-R2= sd=11

24 Polinomial Fonksiyonlar
Y = b1 + b2 X + b3 X2 + b4 X bk+1 Xk + u Kuadratik Model: Y = b1 + b2 X + b3 X2 + u = b2 + 2b3 X = 0  X0= -b2 / 2b3 Eğer b3<0 ise X0 noktası maksimumdur = 2b3 Eğer b3>0 ise X0 noktası minimumdur

25 Polinomial Fonksiyonlar Kuadratik Model
OM= Ortalama Maliyet ; Çıktı =Üretimİndeksi GMİ= Girdi Maliyetleri İndeksi OM = Çıktı (Çıktı) GMİ (t) (14.3) (-9.7) (7.8) (14.45) Düz-R2=0.978 sd=16

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

27 Polinomial Fonksiyonlar Kübik Model
Y = b1 + b2 X + b3 X2 + b4 X3 + u TM = Q Q Q3 s(bi) (6.37) (4.78) (0.98) (0.059) R2 =0.998 sd=6

28 Yeni Bağımsız Değişkenler Ekleme Testi (s.285-293)
Y=b1 + b2 X2 + b3 X3 + u (SR) Y=b1 + b2 X2 + b3 X3 + b4 X4 + b5 X5 + u (SM) 1.Aşama H0: b4 = b5 = 0 H1: bi  0 Fa,f1,f2 =? 2.Aşama a = ? f1=? f2=? 3.Aşama 4.Aşama Fhes > Ftab H0 hipotezi reddedilebilir

29 Yeni Bağımsız Değişkenler Ekleme Testi (s.285-293)

30 İki regresyon Parametresinin Eşitliğinin Testi (s.293-294)
Y=b1 + b2 X2 + b3 X3 + b4 X4 + b5 X5 + u 1.Aşama H0: b4 = b5 H1: b4  b5 ta,sd =? 2.Aşama a = ? 3.Aşama 4.Aşama |thes | > | ttab | H0 hipotezi reddedilebilir

31 İki regresyon Parametresinin Eşitliğinin Testi (Ramu Ramanathan:Örnek 4.10)
Ct= Reel Tüketim Harcamaları (1992 fiyatlarıyla) Yt=GSMH (1992 fiyatlarıyla) Wt= Ücretler (cari fiyatlarla) Index= 1992 bazlı fiyat indeks serisi Wts=Ücretler (1992 fiyatlarıyla) Pt = Yt - Wts

32 İki regresyon Parametresinin Eşitliğinin Testi
Ct = Wts Pt Düz-R2= s.d=33 ESS=38977 Varyans-Kovaryans Matrisi C W P C W P

33 İki regresyon Parametresinin Eşitliğinin Testi
1.Aşama H0: b2 = b3 H1: b2  b3 2.Aşama ta,sd = t0.05,36-3=? a = 0.05 t0.05,40=2.021 < t0.05,36-3 < t0.05,30=2.042 3.Aşama 4.Aşama |thes | > | ttab | H0 hipotezi reddedilebilir

34 CHOW TESTLERİ İki Örneğe ait Denklemlerin Eşitliğinin Testi(s.294-296)
(Tüm Dönem) Y=b1 + b2 X2 + b3 X3 + u (1.Dönem) Y=b1 + b2 X2 + b3 X3 + u Y=b1 + b2 X2 + b3 X3 + u (2.Dönem) 1.Aşama H0: İki Denklem Birbirinin Aynıdır H1: İki Denklem BirbirindenFarklıdır Fa,f1,f2 =? a = ? f1=k f2=n1+n2-2k 2.Aşama 3.Aşama 4.Aşama Fhes > Ftab H0 hipotezi reddedilebilir

35 CHOW TESTLERİ İki Örneğe ait Denklemlerin Eşitliğinin Testi(s.294-296)

36 CHOW TESTLERİ Yapısal Testlerde Yetersiz Gözlem Durumu(s.298-299)
(Tüm Dönem) Y=b1 + b2 X2 + b3 X3 + u (1.Dönem; Yetersiz Gözlem) Y=b1 + b2 X2 + b3 X3 + u Y=b1 + b2 X2 + b3 X3 + u (2.Dönem) 1.Aşama H0: İki Denklem Birbirinin Aynıdır H1: İki Denklem BirbirindenFarklıdır Fa,f1,f2 =? a = ? f1=n1 f2=n2-k 2.Aşama 3.Aşama 4.Aşama Fhes > Ftab H0 hipotezi reddedilebilir

37 CHOW TESTLERİ Yapısal Testlerde Yetersiz Gözlem Durumu(s.298-299)

38 Örnek Büyüklüğü Arttırıldığında Regresyon Katsayılarının Aynı Kalıp Kalmadığının Testi
(İlk Dönem) Y=b1 + b2 X2 + b3 X3 + u (Genişletilmiş Dönem) Y=b1 + b2 X2 + b3 X3 + u 1.Aşama H0: bi=bi (Parametreler Değişmemiştir) H1: bibi (Parametreler Değişmiştir) 2.Aşama f2=n1-k Fa,f1,f2 =? a = ? f1=n2 3.Aşama 4.Aşama Fhes > Ftab H0 hipotezi reddedilebilir

39 Parametrelere Konan Sınırlamaların Testi
Y=b1 + b2 X2 + b3 X3 + b4 X4 + b5 X5 + u (SM) Y=b1 + b2 X2 + b3 X3 + u (SR) H0: Sınırlamalar Gerçekleşmiştir 1.Aşama H1: Sınırlamalar Gerçekleşmemiştir Fa,f1,f2 =? 2.Aşama a = ? f1=c f2=n-k 3.Aşama 4.Aşama Fhes > Ftab H0 hipotezi reddedilebilir