Görünüşte ilişkisiz regresyon denklemleri modeli ve tarımsal üretim üzerine bir uygulama
Seemingly unrelated regression eguations model and an application on agricultural productions
- Tez No: 66112
- Danışmanlar: PROF. DR. CENAP ERDEMİR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1997
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 147
Özet
IV ÖZET İki ya da daha fazla regresyon denkleminin hata paylan arasında yüksek bir ilişki olması durumunda, regresyon denklemlerinin tahmininde kullanılan En Küçük Kareler tahmin yöntemine göre Görünüşte İlişkisiz Regresyon tahmin yöntemi ile daha etkin katsayı tahminleri elde edilmektedir. Bu çalışma, geniş bir uygulama alanı olan Görünüşte İlişkisiz Regresyon modelini tanıtmak, bu modele hangi durumlarda başvurulacağım belirlemek ve bu model ile ilgili teorik sonuçlan gerçek bir veri seti ile incelemek üzere, tarım kesimindeki baza ürünlerin üretim modellerine ait katsayıları En Küçük Kareler ve Görünüşte İlişkisiz Regresyon yöntemi ile tahmin ederek, bu katsayıların etkinliklerini incelemek amacıyla yapılmıştır. Çalışma dört bölümden oluşmaktadır. Birinci bölüm, giriş ve önceki çalışmalar bölümüdür. İkinci bölümde, önce, Genelleştirilmiş Doğrusal Regresyon modeli ve Aitken'nin Genelleştirilmiş En Küçük Kareler tahmini anlatılmıştır. Görünüşte İlişkisiz Regresyon modelleri ve tahmin yöntemlerine geçiş yapmak üzere yatay-kesit ve zaman serisi verilerinin birleştirilmesi ile ortaya çıkan modeller ve tahmin yöntemleri ayrıntılı olarak incelenmiştir. Bu bölümde anlatılamayan bazı Görünüşte İlişkisiz Regresyon modelleri ve uygulamaları giriş bölümünde kaynak olarak verilmiştir. Üçüncü bölümde, ikinci bölümde anlatılan teorik sonuçların, tarım kesiminden elde edilen gerçek veriler ile yapılan uygulamanın sonuçlarına uyup uymadığı araştırılmıştır. Bunun için, 1963-1992 yıllan arasında bazı tarımsal ürünlerin üretimlerini tahmin etmek için doğrusal üretim modeli ve Cobb-Douglas üretim modellerinden oluşturulan iki ve üç denklemli sekiz adet Görünüşte İlişkisiz Regresyon modeli En Küçük Kareler ve kısıtlandırılmış Görünüşte İlişkisiz Regresyon yöntemi ile tahmin edilerek etkinlikleri incelenmiştir. Tüm Görünüşte İlişkisiz Regresyon modelleri için, kısıtlandırılmış Görünüşte İlişkisiz Regresyon yöntemiyle tahmin edilen katsayılar, En Küçük Kareler' e göre daha etkin oldukları görülmüştür. Dördüncü bölümde, üçüncü bölümde elde edilen sonuçların bir değerlendirilmesi yapılmış ve önerilerde bulunulmuştur.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT Seemingly unrelated regression method gives more efficient estimates than ordinary least square which is used to estimate regression equations when there is a high correlation between two or more than two regression equations disturbances. The aim of the study is to introduce seemingly unrelated regression model which is widely used in applications, to determine in which conditions this model can be used, and to investigate the efficiencies of coefficients in the production equations of some agricultural products by estimating these coefficients by ordinary least square and seemingly unrelated regression method, and also by examinig the theoretical results related to this model by using the original data set. The study mainly includes four chapters. Introduction and some early studies are given in the chapter I. A brief explanation of generalized least square method of Aitken' s is given in the early section of chapter II. To introduce seemingly unrelated regression models and its method, the models which are set by combining pooled cross-sectional and time series data analysis, and estimation methods are thorougly investigated at the following part of chapter II. Some seemingly unrelated regression models and their applications are not presented in this chapter but some references related to this topic are given in the introduction chapter. In chapter HI, the theoretical results which are presented in the second chapter are investigated whether these satisfy the results of application related to original data set which is achieved from the agricultural field, or not. Thus, to estimate the amount of some agricultural products between 1963-1992. Eight seemingly unrelated regression models which have two and three equations, are considered. These models, which are set up by linear and Cobb-Douglas production model, are estimated by ordinary least square and restricted seemingly unrelated regression method to investigate then- efficiencies. It is concluded that the parameters which are estimated by restricted seemingly unrelated regression method are more efficient than the coefficients by ordinary least square method for all seemingly unrelated regression models. Finally, the results of chapter HI are evaluated and some suggestions are made in chapter IV.
Benzer Tezler
- Varlık fiyatlama modelleri aracılığıyla dinamik portföy yönetimi
Dynamic portfolio management by using the asset pricing models
MUSTAFA ÖZÇAM
- Demand systems for agricultural products in the OECD countries
OECD ülkeleri tarım ürünleri için talep sistemleri
ERKAN ERDİL
- Görünüşte ilişkisiz regresyon modeli ve Türkiye ihracat fonksiyonu üzerine bir uygulama
Seemingly unreleated regression equations and an application to export function of Turkey
NÜKHET DOĞAN
- Görünüşte ilişkisiz regresyon denklemlerinin kestiriminde kullanılan yöntemlerin karşılaştırılması
Comparison of the methods that are used to estimate seemingly unrelated regression equations
ALPER BEKKİ
Doktora
Türkçe
2007
EkonometriAnadolu Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF.DR. EMBİYA AĞAOĞLU
PROF.DR. MEMMEDAĞA MEMMEDLİ
- Görünürde ilişkisiz regresyon denklemleri modeli ve uygulaması
Başlık çevirisi yok
ALİ KARUN NEMLİOĞLU
