Panel veri yapılarına bağlı öngörü yöntemleri ve bir uygulama
Panel data structure dependent forecasting methods and an application
- Tez No: 871087
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TURGUT ÜN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ekonometri, Econometrics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Ekonometri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 166
Özet
Panel veri analizi, kesitsel veya zaman serisi verilerin analizine göre çeşitli avantajlara sahiptir. En önemli avantajı, panel verilerinin araştırmacılara bireyler, şirketler, bölgeler ve ülkeler arasındaki heterojenliği ve zaman içindeki olası yapısal değişiklikleri esnek bir şekilde modellemek için bir yol sağlamasıdır. Panel verinin sağladığı birim etkilerini ve zaman etkilerini birlikte ele alma ve bu bilgileri kullanma durumu panel veri öngörüsünün önemini arttırmaktadır. Öngörü bağlamında, panel veri modelleri, zaman serisi spesifikasyonlarına kıyasla örneklem dışı öngörü doğruluğunda önemli iyileştirmeler sunmaktadır. Panel veri seti öngörüsünde, birçok farklı tahmin seçeneği söz konusu olmaktadır. Homojen panel veri tahmincilerinden sabit etkiler tahmincileri, tesadüfi etkiler tahmincileri gibi tahmin yöntemleri bulunmakta iken, heterojen panel veri tahmincilerinden havuzlanmış en küçük kareler, Swamy tahmincisi gibi tesadüfi katsayılı tahminciler yer almaktadır. Öngörüde tahmin yöntemini seçebilmek için, öncelikle değerlendirilmesi gereken bazı önemli koşullar bulunmaktadır. Bu koşullar, panel veri heterojenliği veya homojenliği, içsellik gibi özellikler doğru tahmin seçim yöntemini etkilemektedir. Panel veri ile öngörü literatüründe farklı tahmincilerin, farklı öngörü ufku boyutlarının, öngörü kombinasyonları gibi farklı öngörü yöntemlerinin öngörü performansına etkileri incelenmiştir. Bu çalışmada panel veri ile öngörü teorisi ve panel veri tahmincileri ile öngörü yöntemleri incelenmektedir. Çalışmanın amacı, öncelikli olarak literatürde yer almayan panel veri öngörüsü konusunda katkı sağlamak ve yeni geliştirilen panel veri öngörü yöntemlerinden güncel birleşik öngörü yöntemine de yer vererek çeşitli panel veri seti ve tahmin modelleri ile yapılan öngörü uygulamalarında öngörü performans karşılaştırmaları yapmaktır. Bunun yanında dinamik panel veri modelinin de farklı tahmin yöntemleri ile öngörülerine ve farklı öngörü ufku boyutlarına göre öngörülerine yer vererek performanslarının kıyaslanması amaçlanmaktadır.
Özet (Çeviri)
Panel data analysis has several advantages over the analysis of cross-sectional or time series data. The most important advantage is that panel data provide researchers with a way to flexibly model heterogeneity across individuals, firms, regions and countries and possible structural changes over time. The ability to incorporate and utilize unit effects and time effects together increases the importance of panel data forecasting. In the context of forecasting, panel data models offer significant improvements in out-of-sample forecasting accuracy compared to time series specifications. In panel data set forecasting, there are many different estimation options. While homogeneous panel data estimators include fixed effects estimators and random effects estimators, heterogeneous panel data estimators include random coefficient estimators such as pooled least squares and Swamy estimator. In order to choose the forecasting method in forecasting, there are some important conditions that need to be evaluated first. These conditions, such as panel data heterogeneity or homogeneity and endogeneity, affect the correct forecasting method. In the panel data forecasting literature, the effects of different predictors, different forecast horizon sizes, and different forecasting methods such as forecast combinations on forecasting performance have been analyzed. This study examines the theory of forecasting with panel data and forecasting methods with panel data estimators. The aim of the study is to contribute to the panel data forecasting, which is not available in the literature, and to make forecasting performance comparisons in forecasting applications with various panel data sets and forecasting models by including the current unified forecasting method, which is one of the newly developed panel data forecasting methods. In addition, it is also aimed to compare the performance of the dynamic panel data model by including forecasts with different forecasting methods and forecasts according to different forecast horizon sizes.
Benzer Tezler
- A stress testıng framework for the Turkısh bankıng sector: an augmented approach
Türk bankacılık sektörü için bir stres testi çerçevesi: Bir genişletilmiş yaklaşım
BAHADIR ÇAKMAK
Doktora
İngilizce
2014
BankacılıkOrta Doğu Teknik Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NADİR ÖCAL
- Doğrudan yabancı yatırımların gelişmekte olan ülkelerin ekonomik büyümelerine etkileri: Panel veri analizi
The effects of foreign direct investment on the economic growth of developing countries: Panel data analysis
MEHMET EMRE GÖRGÜLÜ
- Vekalet teorisi çerçevesinde hisse senedi maaş yapılarının risk alma davranışı ve finansal performansa etkisi : S & P 500 firmaları üzerine bir uygulama
S & P 500 firms analysis of the effects of stock option compensation on risk taking behaviour and financial performance in the frame of agency theory
DUYGU KURT
- Sermaye yapısına etki eden faktörler: Yabancı ortaklığı bağlamında Borsa İstanbul'da işlem gören firmalar üzerine panel veri analizi
Factors affecting the capital structure: Panel data analysis on companies trading in Borsa Istanbul in the context of foreign partnership
EDİP ÖZÇELİK
Doktora
Türkçe
2020
İşletmeÇağ Üniversitesiİşletme Yönetimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET GÖKHAN SÖKMEN
- Karbon nanotüplerin polimerler ile fonksiyonlaştırılması
Functionalization of carbon nanotubes by using polymers
AYŞENUR ÖRS
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİLGÜN KARATEPE YAVUZ