Question

Difficulty: Very hardÇoklu Doğrusal Bağlantı Sorunu

Uygulamalı bir ekonometrik çalışmada, bir bağımlı değişken (YY) ve üç bağımsız değişken (X1,X2,X3X_1, X_2, X_3) kullanılarak EKK yöntemiyle bir doğrusal model tahmin edilmiştir. Modelin genel açıklayıcılık gücünü gösteren R2R^2 değeri 0,850,85 olarak elde edilmiş ve FF istatistiği %1\%1 anlamlılık düzeyinde güçlü bir şekilde anlamlı bulunmuştur. Buna karşın, bağımsız değişkenlerin katsayılarına ait standart hataların oldukça yüksek olduğu ve hiçbir eğim katsayısının bireysel olarak yapılan tt testi sonucunda %5\%5 düzeyinde istatistiksel anlamlılık sağlayamadığı raporlanmıştır.

Araştırmacı, söz konusu parametre anlamsızlıklarının kaynağını teşhis etmek amacıyla X2X_2 değişkenini bağımlı, diğer bağımsız değişkenleri (X1,X3X_1, X_3) ise açıklayıcı değişken olarak modele dahil edip bir yardımcı regresyon kurmuş ve bu yeni modelin belirleme katsayısını (Rj2R_j^2) 0,950,95 olarak saptamıştır.

Buna göre, X2X_2 değişkeni için hesaplanacak Varyans Şişme Faktörü (VIF) ile Tolerans (TOL) değerleri sırasıyla kaçtır ve bu durumun orijinal modeldeki katsayı tahmincileri üzerindeki kuramsal etkisi aşağıdakilerden hangisidir?

  1. A
    VIF = 2020, TOL = 0,050,05. Tahminciler sapmalı hale gelir ve standart hatalar güvenilirliğini yitirdiği için modelde değişen varyans sorunu ortaya çıkar.
  2. B
    VIF = 1,051,05, TOL = 0,950,95. Tahminciler sapmasızdır ancak hatalar arası ardışık bağımlılık nedeniyle otokorelasyon sorunu yaşanmakta ve tt istatistikleri küçülmektedir.
  3. C
    VIF = 0,050,05, TOL = 2020. VIF değeri eşik olan 11'in altında kaldığından çoklu bağlantı sorunu yoktur; tahminciler hem sapmasız hem de etkindir.
  4. VIF = 2020, TOL = 0,050,05. Tahminciler sapmasızlık (yansızlık) özelliğini korur ancak etkin değildir; katsayıların varyansları yapay olarak büyüdüğü için güven aralıkları genişlemiştir.Answer
  5. E
    VIF = 1919, TOL = 0,050,05. Güçlü çoklu bağlantı nedeniyle tahminciler tutarsız hale gelir ve varyansların minimum olma özelliğini kesinlikle sağlar.

Answer

VIF değerinin 20, Tolerans değerinin 0,05 olarak bulunduğu ve çoklu bağlantı durumunda tahmincilerin sapmasız kalıp etkinliğini yitirdiğini ifade eden seçenektir.
Verilen senaryoda elde edilen yardımcı regresyon modelinin belirleme katsayısı (Rj2R_j^2) 0,95'tir. Bu değere göre Tolerans (TOL) 10,95=0,051 - 0,95 = 0,05 ve Varyans Şişme Faktörü (VIF) 1/0,05=201 / 0,05 = 20 olarak hesaplanır. VIF değerinin 10'dan büyük çıkması, X2X_2 değişkeni için güçlü bir çoklu doğrusal bağlantı olduğunu kesinleştirir. Çoklu doğrusal bağlantı koşulu altında, En Küçük Kareler (EKK) tahmincileri kuramsal olarak sapmasızlık (unbiasedness) ve tutarlılık özelliklerini korurlar. Ancak, bağımsız değişkenler arası yüksek korelasyon, tahmin edilen katsayıların varyanslarını yapay biçimde büyüterek tahmincilerin minimum varyansa sahip olma, yani 'etkin' (efficient) olma özelliğini ortadan kaldırır. Varyansların şişmesi, güven aralıklarını genişleterek senaryoda belirtilen tt değerlerinin anlamsız çıkması sonucunu doğurmuştur.

Step-by-Step Solution

1
Modelde karşılaşılan sorunu teşhis etme
Yüksek bir genel anlamlılık (R2=0,85R^2=0,85 ve anlamlı FF testi) olmasına rağmen, bağımsız değişkenlere ait tt testlerinin tümünün anlamsız çıkması, klasik bir 'çoklu doğrusal bağlantı' (multicollinearity) belirtisidir.
Bağımsız değişkenler arasında yüksek doğrusal ilişki olduğunda, standart hatalar şişer, bu da tt istatistiklerinin istatistiksel anlamlılık sınırının altına düşmesine sebep olur.
2
Tolerans (TOL) değerini hesaplama
TOL = 1Rj2=10,95=0,051 - R_j^2 = 1 - 0,95 = 0,05 olarak bulunur.
Tolerans, bir bağımsız değişkenin modele katkı sağlayan ve diğer değişkenlerce açıklanamayan varyans kısmını gösterir.
3
Varyans Şişme Faktörü (VIF) değerini hesaplama
VIF = 1/TOL=1/0,05=201 / \text{TOL} = 1 / 0,05 = 20 olarak hesaplanır.
VIF, Tolerans değerinin tersidir. VIF değerinin 10'dan büyük çıkması (20>1020 > 10), modelde ciddi bir çoklu doğrusal bağlantı sorunu olduğuna işaret eder.
4
Çoklu bağlantının EKK tahmincileri üzerindeki etkisini belirleme
Tahminciler EKK varsayımları gereği sapmasız (unbiased) olmaya devam eder, ancak minimum varyanslı olma yani 'etkinlik' (efficiency) özelliğini kaybederler.
Bağlantı sorunu ortalamayı (beklenen değeri) bozmaz, yalnızca katsayıların varyanslarını (dolayısıyla standart hatalarını) yapay bir şekilde büyüterek güven aralıklarını genişletir.

Key Concept

Çoklu Doğrusal Bağlantı, VIF Hesaplaması ve EKK Tahmincilerinin Özellikleri
Rate this question