Nonparametrik regresyonda içsellik problemi: Teorik ve uygulamalı yaklaşımlar
Endogeneity issues in nonparametric regression: Theoretical and empirical approaches
- Tez No: 947031
- Danışmanlar: PROF. DR. EBRU ÇAĞLAYAN AKAY
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ekonometri, Econometrics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Ekonometri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 165
Özet
İçsellik sorununa sahip modellerin tanımlanması ve tahmin edilmesinde araç değişkenler (IV) yaygın olarak kullanılmaktadır. IV yöntemleri başlangıçta parametrik modellere dayanırken, bu yöntemler parametrik olmayan modellere genişletilmiştir. Parametrik olmayan yaklaşımlarda, parametrik yaklaşımların aksine daha esnek ve herhangi varsayıma dayanmadan tahmin yapılmaktadır. Bu bağlamda, içselliğe sahip parametrik olmayan modellerin tahmininde parametrik olmayan araç değişken (NPIV) yöntemi ve kontrol fonksiyonu (CF) yaklaşımı öne çıkmaktadır. NPIV yöntemi, matematiksel olarak iyi tanımlanmamış (ill-posed) ters problem olarak adlandıran bir tahmin sorununa sahiptir. Dolayısıyla, böyle bir sorunu çözmek için Tikhonov ve Landweber-Fridman düzgünleştirme yöntemleri kullanılmaktadır. Bu çalışmada, TÜİK 2022 Hanehalkı mikro veri seti kullanılarak, literatürde içselliğin yaygın bir örneği olan Engel eğrileri tahmin edilmektedir. Engel eğrileri tahmini için hane anketlerinde toplam harcama değişkeni, içsel bir değişken olarak ele alınmaktadır. İçsellikten dolayı, tahmin yöntemlerinin yapısal ilişkiyi doğru biçimde ortaya koyması engellenmektedir. Bu nedenle, hem içsellik sorununu dikkate alan hem de Engel eğrilerinin yapısını bir varsayıma dayandırmadan ortaya koyan bir CF ve NPIV tahmin yöntemleri kullanılmıştır. Böylece, tutarlı ve güvenilir tahminlerin elde edilmesi amaçlanmıştır. Çalışmadan elde edilen bulgular, içselliğin göz ardı edilmesinin Engel eğrileri tahmininde önemli sapmaların meydana geldiğini göstermektedir. Aynı zamanda, hanehalkının demografik değişkenleri de içsellik dikkate alındığında anlamlı etkilere sahip olmaktadır. Düzgünleştirme yöntemlerinin tahmin sonuçları ise, harcama türüne bağlı olarak farklılık olduğunu ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
Instrumental variable (IV) methods are widely used to identify and consistently estimate models suffering from endogeneity. While originally developed for parametric frameworks, these techniques have been extended to nonparametric settings, offering greater flexibility by avoiding restrictive functional form assumptions. In this study, two prominent nonparametric strategies including the nonparametric instrumental variable (NPIV) method and the control function (CF) approach have been employes to estimate Engel curves using the 2022 Household Budget Survey microdata provided by the Turkish Statistical Institute (TUIK). Engel curves represent a general application in the endogeneity literature, particularly due to the endogenous nature of total expenditure in household surveys. The NPIV estimation involves solving an ill-posed inverse problem, for which we apply regularization techniques such as Tikhonov and Landweber-Fridman methods. Our findings reveal that ignoring endogeneity leads to substantial estimation bias in Engel curves. Furthermore, once endogeneity is addressed, demographic variables statistically significant effects on household consumption habbits. A comparative evaluation of regularization techniques indicates that estimation performance differs notably across expenditure categories, highlighting the importance of method selection in applied nonparametric analysis.
Benzer Tezler
- Nonparametrik regresyon metodlarının incelenmesi
A Study on nonparametric regression methods
MEHMET TOPAL
- Parametrik olmayan regresyonda bulanık tahmin ediciler
Fuzzy estimators in nonparametric regression
NİMET YAPICI PEHLİVAN
- Parametrik olmayan regresyonda düzeltme teknikleri
Smoothing methods in nonparametric regression
İDRİS BAKIRHAN
- Parametrik olmayan regresyonda düzeltme parametresi seçimi: Bir simülasyon çalışması
Selection of smoothing parameter in nonparametric regression: A simulation study
AKIN FİT
