İktisadi ve idari olaylar arasındaki ilişkiler her zaman değişkenlerin seviyeleri arasında doğrusal bir yapı sergilemez. Ancak bazı doğrusal olmayan modeller, değişkenlerin veya parametrelerin uygun dönüşümleri (logaritmik, ters, vb.) aracılığıyla doğrusal hale getirilerek En Küçük Kareler (EKK) yöntemiyle tahmin edilebilir.
Doğrusal hale getirilebilen regresyon modellerinin kavramsal çerçevesi ve bu modellerin istatistiksel özellikleri dikkate alındığında, aşağıdaki ifadelerden hangisi doğrudur?
- AÇift logaritmik modellerde (), katsayısı bağımsız değişkendeki () bir birimlik mutlak artışın bağımlı değişkende () neden olacağı ortalama mutlak değişimi ifade eder.
- BBağımlı değişkenin farklı fonksiyonel formlarda olduğu (örneğin bir modelde , diğerinde olduğu) iki farklı regresyon denkleminin belirttiği değerleri, modellerin açıklama güçlerini kıyaslamak için doğrudan birbirleriyle karşılaştırılabilir.
- Üstel bir modelin () logaritması alındığında elde edilen denkleminde, hata terimi () başlangıçta çarpımsal (multiplicative) etkili iken dönüşüm sonucunda toplamsal (additive) hale gelir.Cevap
- DYarı logaritmik (Log-Lin) bir modelde eğim katsayısı, bağımsız değişkendeki %1'lik değişimin bağımlı değişkende yaratacağı yüzde değişimi (esnekliği) gösterir.
- EDoğrusal hale getirilebilen tüm modellerde, bağımlı değişkenin logaritmasının alınması modeldeki hata teriminin varyansını her zaman sabitleyerek değişen varyans (heteroskedastisite) sorununu kesin olarak ortadan kaldırır.
Cevap
Üstel bir modelde hata terimi çarpımsal formda olduğunda, logaritmik dönüşüm bu hata terimini doğrusal denklemin bir parçası olarak toplamsal hale getirir.
Doğrusal hale getirilebilen üstel modellerde, bağımlı değişkenin logaritması alındığında çarpım durumundaki katsayılar ve hata terimi toplamsal hale gelir. Bu durum, modelin parametrelere göre doğrusal hale gelmesini ve standart EKK teknikleriyle tahmin edilebilmesini sağlar.
Adım Adım Çözüm
Anahtar Kavram
Logaritmik dönüşümlerle çarpımsal hata yapılarının doğrusal ve toplamsal hale getirilmesi.
Daha Fazla Pratik
Bağımlı değişkenin logaritmasının alındığı modellerde tahmin edilen değerlerin (Y-şapka) orijinal birime nasıl geri döndürüleceği (anti-logaritma ve sapma düzeltmesi) konusunu inceleyebilirsiniz.
Tahmini Süre:1m 30s