Eğitim ve Sosyal Bilimlerde Yeni Araştırmalar


Creative Commons License

Tuna E.

Sosyal Beşeri ve İdari Bilimler, Bülent Okur,Gül Banu Dayanç Kınat,Ebru Ateşok, Editör, Berikan Yayınevi, Ankara, ss.1-657, 2019

  • Basım Tarihi: 2019
  • Yayın Evi: Berikan Yayınevi
  • Basıldığı Şehir: Ankara
  • Sayfa Sayısı: ss.1-657
  • Editörler: Bülent Okur,Gül Banu Dayanç Kınat,Ebru Ateşok, Editör

Özet

Panel veri modellerinde, modelin tüm veriler için uygun olduğu varsayılmaktadır. Uygunsuzluk, sapan değerlerin varlığından kaynaklanır. Sapan değerlerin varlığı regresyon modellerinde hatalı tahminlere neden olabilir. Klasik en küçük kareler yöntemi (OLS) sapan değerlere oldukça duyarlıdır. Sapan değerler, maskeleme etkisinden dolayı en küçük karelerden kalan artıkları analiz ederek her zaman saptanamaz. Bu nedenle, çoğunlukla OLS'ye dayanan diagnostic araçlar bu verileri sapan değer olarak teşhis edemez. Bu çalışmada sapan değerleri belirlemek için Robust Mahalanobis Uzaklığı kullanılmış ve sonrasında grup içi tahmincilerinin robust alternatifleri üzerinde durulmuştur. Bu amaçla Grup içi MS tahmincisi (WMS) ve Grup içi Genelleştirilmiş M tahmincisi (WGM), kişi başına gayri safi yurt içi hasıla(GDP)’nın çevre kalitesi üzerindeki etkilerini modellemek için panel veriye uygulanmıştır. Bu çalışmada GDP’nin çevre kalitesi üzerindeki etkisini analiz edebilmek için,  21 Asya ülkesinin 1970-2014 yıllarına ait verilerinden oluşan bir panel veri üzerine robust yaklaşımlar kullanılarak modelleme yapılmıştır. Bu robust tahmin sonuçları sapan değerlerin varlığı halinde grupiçi (WG) sabit etkiler tahmincisine karşı en iyi tahmin ediciye karar vermek için karşılaştırılmıştır.