Standart tobit regresyon modelinde kullanılan parametre tahmin yöntemlerinin karşılaştırılması
Comparison of parameter estimation methods used in the standard tobit regression model
- Tez No: 431730
- Danışmanlar: PROF. DR. KEVSER SETENAY ÖNER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Sansürlü Veri, Sınırlandırılmış Veri, En Büyük Olabilirlik Yöntemi, Tobit Model, Probit Model, Lojit Model, 2 Aşamalı Heckman Tahmin Yöntemi, NEWRAP, QUANEW, CONGRA, DBLDOG, NMSIMP, NRRIDG, TRUREG, Biyoistatistik, Logit modeli, Olabilirlik, Parametre tahmini, Parametreler, Tahmin yöntemleri, Censored Data, Truncated Data, Maximum Likelihood Estimation Method, Tobit Model, Probit Model, Logit Model, Heckman Two Step Model, NEWRAP, QUANEW, CONGRA, DBLDOG, NMSIMP, NRRIDG, TRUREG, Bioistatistics, Possibility, Parameter estimation, Parameters, Estimation methods
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmanın amacı, bağımlı değişkeni sınırlı olan regresyon modellerinde parametre tahmin yöntemlerini karşılaştırmaktır. Bu model, Tobit Model ya da Sansürlü Regresyon Modeli olarak adlandırılmaktadır. Tobit modelde, rasgele hatanın 0 ortalama ve“σ”^“2”varyans ile normal dağılım gösterdiği varsayılmaktadır. Bu varsayıma göre simülasyon çalışması yapılmıştır. Simülasyon çalışmasının amacı, hangi yöntemin parametreleri tahmin etmede en iyi olduğunu belirlemektir. Tahmin yöntemleri, Probit En Büyük Olabilirlik yöntemi, Lojit En Büyük Olabilirlik yöntemi, Tobit En Büyük Olabilirlik yöntemi ve Heckman 2 Aşamalı tahmin yöntemidir. Probit, Lojit, Tobit ve Heckman modellerinin analizinde yedi farklı optimizasyon algoritması; Newton Raphson (NEWRAP), Quasi Newton (QUANEW), Conjugate-Gradient (CONGRA), Double Dogleg (DBLDOG), Nelder Mead Simplex (NMSIMP), Newton Raphson Ridging (NRRIDG) ve Trust Region (TRUREG) kullanılmıştır. Karşılaştırmalar iki temel ölçüt kullanılarak yapılmıştır. Bu ölçütler, parametre tahminleri ve hata kareler ortalamaları, yakınsama oranlarına göre algoritmaların performansları olarak belirlenmiştir. Simülasyon sonuçları, Tobit en büyük olabilirlik yöntemi ve Heckman iki aşamalı tahmin yönteminin parametreleri tahmin etmede daha yansız ve küçük hata kareler ortalama değerlerine sahip olduğunu göstermiştir. Küçük veri setlerinde NEWRAP, NRRIDG ve TRUREG algoritmalarının uygulanması uygundur. Örnek hacmi arttıkça QUANEW, CONGRA, DBLDOGLEG, NMSIMP algoritmaları birbirine benzer parametre tahminleri ve küçük hata kareler ortalamaları vermiştir.
Özet (Çeviri)
The main objective of this study was to compare various estimation methods on regression models in which the dependent variable is limited. These models, called Tobit models which is also known as censored regression model. It is assumed that the random error follows a normal distribution with zero mean and unknown variance in the Tobit model. It was conducted simulation study according to this assumption. The goal of the simulation study is to examine which estimation method does best at estimating α and β. These estimation methods included Probit Maximum Likelihood, Logit Maximum Likelihood, Tobit Maximum Likelihood and Heckman's Two-Step. It is used seven different type optimization algorithm in the analysis of Probit, Logit, Tobit and Heckman models. These methods were compared with respect to parameter estimates, empirical mean square errors, and performances of the algorithms by convergence rates. We showed through simulations that the Tobit estimation method and Heckman two step estimation method not only estimated more unbiased but also gave lower mean square errors. It is suitable for the implementation of NEWRAP, NRRIDG and TRUREG algorithms in small data sets. As sample size increases it yielded to parameter estimates, empirical mean square errors similar to each other QUANEW, CONGRA, DBLDOGLEG, NMSIMP algorithms.
Benzer Tezler
- A New cryptanalysis method of cellular automata based encryption systems
Hücresel otomata tabanlı şifreleme sistemleri için yeni bir şifre analiz yöntemi
ALİ MURAT APOHAN
Doktora
İngilizce
2000
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. M. ERTUĞRUL ÇELEBİ
- SF-36 yaşam kalitesi ölçeğinin tobit regresyon modeli kullanılarak yarar ile eşleştirilmesi
Mapping the SF-36 quality of life scale onto utility by tobit regression model
AFRA ALKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
BiyoistatistikYıldırım Beyazıt ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELİM YAVUZ SANİSOĞLU
- Does aircraft fuel hedging make economic sense? evidence from the U.S. major passenger airlines
Uçak yakıtı riskine karşı kullanılan riskten korunma tedbirleri iktisadi olarak anlamlı mı? Amerikanın büyük yolcu havayolu şirketleri üzerine bir çalışma
MAHMUT SAMİ GÜNGÖR
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Ekonometriİstanbul Teknik Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET DURAN
- Öğretim elemanlarının öznel iyi oluş ve iş-yaşam dengesi arasındaki ilişkinin incelenmesi
Investigation of the relationship between subjective well-being and work-life balance on academicians
DİLARA YERLİOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Eğitim ve Öğretimİstanbul Sabahattin Zaim ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BİLAL YILDIRIM
- Firma kredi derecelendirmelerinin belirleyicileri olarak finansal rasyolar üzerine bir analiz
An analysis on financial ratios as determinants of corporate credit ratings
MEHMET FERİDUN SEZER
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
BankacılıkDokuz Eylül Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN KAHYAOĞLU