Soru

Zorluk: KolayAşırı Belirleme: Gereksiz Değişkenin Modele Alınması

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?

  1. Tahmin ediciler sapmasız (unbiased) kalmaya devam eder ancak etkinliklerini (efficiency) kaybederler.Cevap
  2. B
    Tahmin ediciler sapmalı (biased) hale gelirler ancak varyansları minimum kalmaya devam eder.
  3. C
    Gereksiz değişken eklenmesi durumunda tahmin ediciler hem sapmalı hem de tutarsız (inconsistent) hale gelirler.
  4. D
    Modele yeni bir değişken eklendiği için düzeltilmiş belirtme katsayısı (Rˉ2\bar{R}^2) her durumda artış gösterir.
  5. E
    Hata terimi varyansının tahmini (σ^2\hat{\sigma}^2) için kullanılan serbestlik derecesi arttığından tahmin edicilerin standart hataları küçülür.

Cevap

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.

Adım Adım Çözüm

1
Hata Türünü Belirleme
Modele gereksiz bir değişkenin eklenmesi 'Aşırı Belirleme' (Over-specification) olarak adlandırılır.
Gerçek modelde katsayısı sıfır olan bir değişkenin modele dahil edilmesidir.
2
Sapmasızlık Özelliğini İnceleme
Tahmin ediciler sapmasız (E[β^]=βE[\hat{\beta}] = \beta) kalmaya devam eder.
Gereksiz değişken eklenmesi Gauss-Markov varsayımlarından olan hata teriminin beklenen değerinin sıfır olması varsayımını ihlal etmez.
3
Etkinlik Özelliğini İnceleme
Tahmin edicilerin varyansları, doğru modele göre daha büyüktür.
Serbestlik derecesinin azalması ve gereksiz değişkenin diğer bağımsız değişkenlerle çoklu doğrusal bağlantı kurma potansiyeli varyansı şişirerek etkinliği bozar.

Anahtar Kavram

Aşırı Belirleme (Over-specification) ve EKK Özellikleri

Daha Fazla Pratik

Eksik belirleme (ilgili değişkenin dışlanması) durumunda sapmasızlık ve etkinlik özelliklerinin nasıl değiştiğini inceleyerek bu iki hata türünü karşılaştırın.
Tahmini Süre:45s
Bu soruyu puanla