Bir ekonometrik modelde, bağımlı değişken üzerinde teorik ve istatistiksel olarak hiçbir etkisi bulunmayan (anakütle katsayısı sıfır olan) gereksiz bir bağımsız değişkenin modele dahil edilmesi (aşırı belirleme) durumunda, En Küçük Kareler (EKK) tahmin edicilerinin özellikleri hakkında aşağıdakilerden hangisi doğrudur?
- Tahmin ediciler sapmasız (unbiased) kalmaya devam eder ancak etkinliklerini (efficiency) kaybederler.Answer
- BTahmin ediciler sapmalı (biased) hale gelirler ancak varyansları minimum kalmaya devam eder.
- CGereksiz değişken eklenmesi durumunda tahmin ediciler hem sapmalı hem de tutarsız (inconsistent) hale gelirler.
- DModele yeni bir değişken eklendiği için düzeltilmiş belirtme katsayısı () her durumda artış gösterir.
- EHata terimi varyansının tahmini () için kullanılan serbestlik derecesi arttığından tahmin edicilerin standart hataları küçülür.
Answer
Modelde gereksiz bir değişkenin bulunması durumunda (aşırı belirleme), EKK tahmin edicileri sapmasızlık özelliğini korurlar ancak varyansları arttığı için etkinliklerini kaybederler.
Ekonometride aşırı belirleme hatası yapıldığında, yani gerçekte etkisi olmayan bir değişken modele eklendiğinde, Gauss-Markov şartları hala geçerlidir. Bu nedenle tahmin ediciler sapmasız ve tutarlı olmaya devam eder. Ancak, gereksiz değişken modeldeki serbestlik derecesini azaltır ve genellikle parametre tahminlerinin standart hatalarını büyüterek etkinlik (minimum varyans) özelliğinin kaybolmasına neden olur.
Step-by-Step Solution
Key Concept
Aşırı Belirleme (Over-specification) ve EKK Özellikleri
Practice More
Eksik belirleme (ilgili değişkenin dışlanması) durumunda sapmasızlık ve etkinlik özelliklerinin nasıl değiştiğini inceleyerek bu iki hata türünü karşılaştırın.
Estimated Time:45s