Geri Dön

Panel verilerde çok değişkenli istatistiki modelleme

Multivariable statistical modelling on panel data

  1. Tez No: 790663
  2. Yazar: FATMA ESRA UĞURCA
  3. Danışmanlar: PROF. DR. CEMAL ATAKAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Karbondioksit salınımı, Kümeleme analizi, Panel veri modelleri, Çok değişkenli model, Carbondioxide emission, Cluster analysis, Panel data models, Multivariate model
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Panel veri; birimler üzerinden belli bir zaman aralığında yapılan gözlemlerden oluşur. Bununla birlikte panel verinin yapısında zaman serilerinin yer alması, hem özelliklerini hem de problemlerini beraberinde getirir. Panel veri analizi; bir birimin, zaman içindeki değişimini ya da bir değişkenin birimler arası değişimini gösterir ve ilgilenilen değişkenler ile model oluşturarak bir ilişkinin tespit edebilmesini sağlar. Ayrıca, ilgilenilen değişkenler için her bir birim bakımından ilişkileri karşılaştırma imkanı da tanır. Bu çalışmada, 1975-2017 yıllarına ait kişi başına düşen karbondioksit emisyonu, kişi başına gayri safi yurtiçi hasıla ve yenilenebilir enerji değişkenlerine ilişkin gözlemler kullanılmıştır. İlgilenilen değişkenlere göre kümeleme yapıldıktan sonra panel veri analizine geçiş yapılmıştır. Kümeleme analizinde çok değişkenli panel veri kümeleme yöntemleri kullanılarak beş kümeye karar verilmiştir. Elde edilen kümeler, yeni birimler olarak adlandırılıp panel veri analizi uygulanmıştır. Kurulan sabit etkili model ile birimlerin etkileri tahmin edilmiş ve uzun dönem ilişkileri incelenmiştir. Ek olarak karbondioksit emisyonu, yenilenebilir enerji, GSYİH ve ülke ortalamalarına göre de kümeler oluşturularak kointegrasyon ilişkileri araştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

Panel data consists of observations over units over a certain period of time. However, the inclusion of time series in the structure of panel data brings both its features and problems. Panel data analysis shows the change of a unit over time or the change of a variable between units and enables the detection of a relationship by creating a model with the variables. It also provides the opportunity to compare the relationships in terms of each unit for the variables. In this study, observations for carbon dioxide emissions per capita, gross domestic product per capita and renewable energy for the years 1975-2017 are used. After clustering according to the variables, panel data analysis is applied. In the clustering analysis, five clusters are decided by using multivariate panel data clustering methods. The clusters obtained are named as new panel units and panel data analysis is applied. With the fixed effect model, the effects of the units are estimated, and long-term relationships are analyzed. In addition, clusters are formed according to carbon dioxide emissions, renewable energy, GDP and country averages and cointegration relationships are investigated.

Benzer Tezler

  1. Türkiye ile Körfez ülkeleri arasında dış ticaret ilişkisinin incelenmesi -Çekim modeli yaklaşımı-

    An investigation on trade relations between Turkey and Gulf countries - Gravity model approach

    OSMAN ERK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    EkonomiGalatasaray Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA BURAK GÜRBÜZ

  2. Bilgi işlem teknolojileri altyapısının ekonomik büyüme üzerine etkisi: Sahra-Altı Afrika ülkelerinden kanıtlar

    The impact of ict infrastructure on economic growth: Evidence from Sub-Saharan-African countries

    SAİD MOHAMUD NUR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Ekonomiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Ekonomi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ METE HAN YAĞMUR

  3. Temerrüt halinde kayıp tahminlemesi için denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemlerinin birlikte kullanılması

    Co-use of supervised and unsupervised learning methods to predict loss given default

    SALİH SERTBAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEMRA ERPOLAT TAŞABAT

  4. Bağırsak hasar modellerinde kemik iliği mezenkimal kök hücre ve bağırsak mezenkimal kök hücrelerin rejeneratif ve immün modülatuvar etkilerinin karşılaştırılması

    Comparison of regenerative and immune modulatory effecets of bone marrow and intestinal mesenchymal stem cells i intestinal damage models

    BURCU PERVİN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    BiyolojiHacettepe Üniversitesi

    Kök Hücre Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FATİMA AERTS KAYA

  5. Panel verilerde kümeleme analizi: Seçilmiş OECD ülkelerinin ekolojik ayak izi üzerine bir uygulama

    Clustering analysis in panel data: An application on the ecological footprint of selected OECD countries

    HÜSEYİN ÜNAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    EkonometriKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA KÖSEOĞLU