10.1. Fonksiyonel Form için EViews Tablosueremrah.com/eviews/10-mkffs.pdf10. BÖLÜM: MODEL KURMA:...
Transcript of 10.1. Fonksiyonel Form için EViews Tablosueremrah.com/eviews/10-mkffs.pdf10. BÖLÜM: MODEL KURMA:...
-
10. BLM: MODEL KURMA: FONKSYONEL FORM
SEM
Bu blmde;
Fonksiyonel Form iin EViews Tablosu
EViewsta Quasi 2 Hesaplanmas
EViewsta Dorusal ve Log-Lin Modeller iin Quasi 2 Hesaplanmas
EViewsta Katsay Kst Testleri
Chow Yapsal Krlma Testi
10.1. Fonksiyonel Form iin EViews Tablosu
Dorusal modeller genellikle teori tarafndan ne srlen fonksiyonel formlara uymas bakmndan
ok fazla kstl modellerdir.
Aadaki tablonun son stunu alternatif fonksiyonel formlar iin doru EViews tanmlamalarn
gstermektedir. Bu tabloyu yardmc olarak kullanabilirsiniz. Ancak unutulmamas gereken nokta
tabloda Ynin baml deikeni X1 ve X2nin ise bamsz deikenleri gsterdiidir. Dikkat edilmesi
gereken dier bir nokta teori aksini iddia etse de modellere sabit terim eklenmesi gerektiidir. Bir
regresyon modeli tanmlamak ve tahmin etmek iin ak bir alma dosyasna ihtiya vardr. alma
dosyas aldktan sonra EViewsta bir regresyon modeli tanmlamak iin alma dosyas men
ubuundan Objects/New Object/Equation seilmeli ve Equation Specification ksmna uygun
EViews tanmlamas girilmelidir1.
1 Alternatif olarak ana menden Quick/Estimate Equation da seilebilir. Eer bu yntem kullanlmsa
denklemi saklamak iin isimlendirmek gerekir. Denklem men ubuunda Name seeneini seip Name to identify object ksmna istenen ismi yazdktan sonra OKye tklayn.
Emrah ER ASBF
1
-
Fonksiyonel Form Denklem Tanm EViews Tanm
Lineer = 0 + 11 + 22 y c x1 x2
Log-Log = 0 + 11 + 22 log(y) c log(x1) log(x2)
Lin-Log = 0 + 11 + 22 y c log(x1) log(x2)
Log-Lin = 0 + 11 + 22 log(y) c x1 x2
Polinom = 0 + 11 + 2(1)2 + 32 y c x1 x1^2 x2
Ters = 0 + 1(1/1) + 22 y c 1/x1 x2
Kukla = 0 + 11 + 21 y c x1 d1
Kukla = 0 + 11 + 21 + 311 y c x1 d1 x1*d1
10.2. EViewsta Quasi Hesaplanmas
ki denklem arasnda 2 ve 2 kullanarak uyumun iyilii karlatrmas yaplrken baml
deikenlerin ayn formda olmas gerekmektedir. rnein, dorusal bir model ile log-log veya log-lin
bir model karlatrlrken 2 kullanlmas uygun deildir. Ancak dorusal bir model ile lin-log veya
polinom formda veya ters fonksiyonel formda bir model karlatrlrken 2 kullanlabilir.
Benzer biimde log-log bir model ile log-lin formundaki bir model karlatrlrken 2 kullanlabilir.
Bu sreci ve Quasi- 2 hesaplamasn rneklendirmek iin araba ivmelenme verisi (cars7.xls)
kullanlacaktr.
Aada yer alan admlar baml deikenin S (arabann 0dan 60 mil hza ka saniyede kt) ve
baml deikenin log(S) olduu iki farkl modelin uyum iyilii karlatrmasn rneklendirmektedir.
Her iki modelde de bamsz deikenler ayndr.
Emrah ER ASBF
2
-
10.3. EViewsta Dorusal ve Log-Lin Modeller in Quasi
Hesaplanmas
1. ADIM: Cars7.wk1 isimli dosyay an.
2. ADIM: alma dosyas
men ubuundan
Object/New
Object/Equation seeneini
sein, Equation
Specification ksmna
srasyla S C T E P H yazn ve
OKye tklayn.
3. ADIM: Denklem men
ubuundan Name
seeneini sein, Name to
identify object ksmna
linear yazn ve OKye tklayn.
linear isimli nesneyi minimize
edin.
4. ADIM: alma dosyas
men ubuundan
Object/New
Object/Equation seeneini
sein, Equation
Specification ksmna
srasyla log(S) C T E P H yazn
ve OKye tklayn.
Emrah ER ASBF
3
-
5. ADIM: Denklem men ubuundan Name seeneini
sein, Name to identify object ksmna loglin yazn ve OKye tklayn.
6. ADIM: Denklem men ubuundan
Forecast seeneini sein, Series to
forecast2 ksmnda Syi sein, Forecast
name ksmna SF yazn, Output
ksmndaki iki kutucuun onayn kaldrn
(burada ma ngr serisi yaratmaktr,
ngr yorumlamas yapmak deil) ve
OKye tklayn. alma dosyas
penceresinde SF adnda yeni bir seri
oluacaktr.
7, 8 ve 9. Admlar, bu regresyon iin Quasi- 2 hesaplamasn yapar.
7. ADIM: Denklem penceresini minimize edin. alma dosyas men ubuunda Genr seeneini
sein, Enter equation ksmna numerator=(S-SF)^2 yazn ve OKye tklayn (bu ilem Quasi- 2nin
paynda yer alan toplanmam deikeni
yaratmaktadr).
8. ADIM: alma dosyas men ubuunda Genr
seeneini sein, Enter equation ksmna
denominator=(S-@mean(S))^2 yazn ve OKye tklayn
(bu ilem Quasi- 2nin paydasnda yer alan
toplanmam deikeni yaratmaktadr).
9. ADIM: Quasi-2yi hesaplamak iin komut
penceresine scalar quasir2=1-(@sum(numerator)/@sum(denominator)) komutunu girin ve ENTERa
basn. quasir2 adnda yeni bir deiken alma dosyas penceresinde grnecektir. Bu deikene ift
tkladnzda Quasi-2 durum ubuunda 0.783958974 olarak grntlenecektir. 9. Admda
2 EViewstaki Forecast prosedr dntrlm baml deiken (buradaki durumda LOG(S)) veya orijinal
deiken (buradaki durumda S) iin ngr yapma seenei sunmaktadr. Burada S seilmektedir nk Quasi-2 hesaplamas LOG(S)nin antilogunun alnarak Sye dntrlmesini gerektir (bu ilem @exp(LOG(S) komutu ile de gerekletirilebilir).
Emrah ER ASBF
4
-
hesaplanan Quasi-2 (0.78), 2. Admda dorusal model tahmininden elde edilen 2 (0.71) ile 5.
Admda log-lin model tahmininden elde edilen 2 (0.81) arasnda bir deerdir.
10.4. EViewsta Katsay Kst Testleri
F-testi regresyon katsaylar ile ilgili birok hipotezin test edilmesinde kullanlabilmektedir. rnein,
bir araba manel anzmana sahip olduunda ivmelenme hz 100 beygir gc eklenmi gibi
artmaktadr (yani saatte 0dan 100 mile kma sresi azalmaktadr) gibi bir iddia olduunu varsayalm.
= 9.22 0.79 + 7.9 + 0.00041 0.019 denklemine gre sylersek, ye ait katsaynn
mutlak deeri ye ait katsaynn mutlak deerinden 100 kat byktr. Tahmin edilmi katsay
deerlerine bakarak bu hipotezi dorudan reddedebiliriz nk ye ait katsaynn mutlak deeri
ye ait katsaynn mutlak deerinden 41.5 kat byktr. Ancak bu katsaylar sadece tahmin
deerleridir. ye ait katsaynn mutlak deeri ye ait katsaynn mutlak deerinden 100 kat
byktr bo hipotezini F-testi ile test etmek iin aadaki admlar izleyin.
1. ADIM: Cars7.wk1 isimli dosyay an.
2. ADIM: Denklem men ubuundan Objects/New Object/Equation seeneini sein, Equation
Specification ksmna srasyla S C T E P H yazn ve OKye tklayn.
3. ADIM: Denklem men ubuundan Name seeneini sein, Name to identify object ksmna
EQ01 yazn ve OKye tklayn.
3. ADIM: Denklem men ubuundan View/Coefficients Tests/Wald-Coefficient Restrictions
seeneini sein, Coefficients separated by commas ksmna -C(2)=-100*C(5) yazn ve OKye
tklayn. Bu ilem aadaki kty oluturacaktr3.
3 Katsaylar C(1), C(2), vs. eklinde girilmelidir (seri isimleri kullanlmamaldr). oklu katsay kstlar birbirinden
virgl ile ayrlmaldr ve kstlar tahmin edilmi katsaylar ve/ya sabit terim ieren denklemler eklinde olmaldr.
Emrah ER ASBF
5
-
2. Admda elde edilen tahmin ktsnda ikinci katsay Tye ve beinci katsay ise Hye ait olduundan
bo hipotez -C(2)=-100*C(5) eklindedir. F-istatistii kstlar geerli ve geersiz olduunda elde edilen
hata kareleri toplamndan hesaplanmaktadr. Eer kstlar geerli ise F-deeri dk olmaldr. Wald
Testi Sonu Tablosuna gre %5 anlamllk dzeyinde bo hipotez reddedilemez. Hesaplanan F-
istatistii 2.49 kritik F-deeri 4.14den kktr. Kritik F-deeri istatistik tablolarda payda 1 serbestlik
derecesi, payda da ise 33 serbestlik derecesi (30 ile 40 arasnda bir deer) eklinde aranarak veya
EViewsta deeri hesaplanarak bulunabilir4.
Rapor edilen istatistik F-testinin marjinal anlamllk dzeyidir. Bu sonu bo hipotezi redderek
yaplacak hata olaslnn %12.44'den az olacan syler.
Ki-kare istatistii F-istatistii ile test edilen kst says arpmna eittir. Bu rnekte bir kst vardr
dolaysyla iki test istatistii de ayndr ve ayn p-deerlerine sahiptir. Her iki istatistik de ye ait
katsaynn mutlak deeri ye ait katsaynn mutlak deerinden 100 kat byktr bo hipotezini %10
anlamllk dzeyinde reddedemeyeceimizi syler. 2 iin %10 anlamllk dzeyi kritik deerinin
istatistiki tablolardan 2.71 olduu grlebilir.
4 Bu problem iin EViewsta %5 anlamllk dzeyinde kritik F-deerini hesaplamak iin komut penceresine
=@qfdist(0.95,1,eq01.@regobs-eq01.@ncoefs) komutunu yazn ve ENTERa basn. Bu ilem durum ubuunda kritik deerin grntlenmesini salayacaktr. %10 anlamllk dzeyi iin ise =@qfdist(0.90,1,eq01.@regobs-eq01.@ncoefs) komutunu kullann.
Emrah ER ASBF
6
-
10.5. Chow Yapsal Krlma Testi
Chow Yapsal Krlma Testi veri iki ayr alt rnekleme bler. Ardndan her alt rneklem iin ayn
denklemi tahmin edere ve tahmin edilen denklemler arasnda fark olup olmadn inceler. Anlaml bir
deiiklik, ilikide gerekleen yapsal bir deiime iaret eder.
1976 ylnda tavuk talebinde yapsal deiim gerekleip gereklemediinin Chow testi uygulanarak
tespit edilmesi iin aadaki admlar takip edin.
1. ADIM: Chick6.wf1 isimli dosyay an.
2. ADIM: Denklem men ubuundan Objects/New Object/Equation seeneini sein, Equation
Specification ksmna srasyla Y C PC PB YD yazn ve OKye tklayn.
3. ADIM: Denklem men ubuundan Name seeneini sein, Name to identify object ksmna
EQ01 yazn ve OKye tklayn.
4. ADIM: Denklem men ubuundan View/Stability Tests/Chow Breakpoint Test seeneini
sein, Enter one or more breakpoint dates ksmna 1976 yazn ve OKye tklayn. Bu ilem
aadaki sonu tablosunu oluturacaktr.
EViews Chow Yapsal Krlma Testi iin iki test istatistii sunmaktadr. F-istatistii kstl ve kstsz hata
kareleri toplam zerine kurulmaktadr. EViews F-istatistiini = 12 +1
1+2 1+222
formln kullanarak gerekletirmektedir. Buradaki durumda hesaplanan F-istatistii 4.54 kritik F-
istatistii deeri olan 2.63 amaktadr dolaysyla %5 anlamllk dzeyinde yapsal bir deiim yoktur
bo hipotezi reddedilir. Kritik F-deeri istatistiki tablolarda payda 4, paydada ise 36 serbestlik derecesi
iin baklarak bulunabilir. Kritik deer istenirse EViewsta da hesaplanabilir5.
5 EViewsta %5 anlamllk dzeyinde kritik F-deerini hesaplamak iin komut penceresine
=@qfdist(0.95,eq01.@ncoef,eq01.@regobs-2*eq01.@ncoef) komutunu yazn ve ENTERa basn. Bu ilem durum ubuunda kritik deerin grntlenmesini salayacaktr
Emrah ER ASBF
7
-
Rapor edilen olaslk F-testinin marjinal anlamllk dzeyidir. Bu sonu bo hipotezi redderek yaplacak
hata olaslnn %0.4498'den az olacan syler.
Log olabilirlik oran istatistii ise log-olabilirlik fonksiyonun kstl ve kstsz maksimumlarnn
karlatrlmas zerine kuruludur. LR test istatistii yapsal deiim yoktur bo hipotezi altnda (m-
1)*(k+1) serbestlik derecesi ile asimptotik 2 dalmna sahiptir (burada m alt rneklem says, k ise
modelde yer alan bamsz deiken saysdr). Hesaplanan LR istatistii 17.98, %5 anlamllk
dzeyinde 9.49u, %1 anlamllk dzeyinde ise 13.28i amaktadr. Dolaysyla yapsal deiim
olmamtr bo hipotezi reddedilebilir.
Rapor edilen olaslk 2 testinin marjinal anlamllk dzeyidir. Bu sonu bo hipotezi redderek
yaplacak hata olaslnn %0.1245'den az olacan syler.
Emrah ER ASBF
8