Bir finansal analist, 5 farklı makroekonomik göstergeden oluşan değişkenler vektörü ile 4 farklı bankacılık sektörü performans metriklerinden oluşan değişkenler vektörü arasındaki çoklu ilişkileri Kanonik Korelasyon Analizi (KKA) ile modellemek istemektedir.
Analiste sunulan ön veri inceleme raporunda şu hususlar vurgulanmıştır:
- vektöründeki her bir makroekonomik göstergenin kendi içinde tek boyutlu (marjinal) normal dağılıma sahip olduğu saptanmıştır.
- vektöründe yer alan performans metriklerinden birinin, diğer iki metriğin kesin bir doğrusal fonksiyonu olarak ifade edilebildiği (kusursuz doğrusal bağımlılık içerdiği) tespit edilmiştir.
Bu ön bulgular ve Kanonik Korelasyon Analizinin teorik varsayımları göz önüne alındığında, analistin modelleme süreci hakkında aşağıdaki ifadelerden hangisi kesinlikle doğrudur?
- setindeki kusursuz doğrusal bağımlılık durumu, bu sete ait varyans-kovaryans matrisinin determinantını sıfıra eşitleyip onu tekil (singüler) yapacağından, matrisin tersinin alınmasını ve dolayısıyla KKA'nın matematiksel olarak çözülmesini imkânsız hale getirir.Cevap
- Bsetindeki göstergelerin tek boyutlu normalliğe sahip olması, çok değişkenli normal dağılım varsayımını kendiliğinden sağlayacağı için, model sonucunda hesaplanacak kanonik korelasyonların Wilks' Lambda testleri tamamen geçerli kabul edilir.
- CKKA yönteminin yegâne amacı önceden belirlenmiş sınıflar (kategoriler) arasında ayrım yaratmak olduğundan, her iki veri setinin de yalnızca sürekli metriklerden oluşması analizin temel çıkış noktasına ve amacına aykırıdır.
- Dsetinde gözlenen bu doğrusal bağımlılık, matematiksel işlemleri sekteye uğratmaz; sadece kanonik korelasyon katsayısının karesine eşit olan fazlalık indeksinin (redundancy index) miktarını yapay bir şekilde maksimize eder.
- EVeri setindeki bu durum, kanonik değişkenleri hesaplarken kullanılan katsayılara (kanonik yüklere) etki etmezken; orijinal metrikler ile kanonik değişkenler arasındaki korelasyonu gösteren kanonik ağırlıkların bulunmasına engel teşkil eder.