EKONOMETRİDE BİLGİSAYAR UYGULAMALARI DERSİ EVİEWS PAKET PROGRAM KISMININ UYGULAMASI

EKONOMETRİDE BİLGİSAYAR UYGULAMALARI DERSİ

EVİEWS PAKET PROGRAM KISMININ UYGULAMASI

2000 – 2010 dönemi için yıllık verileri kullanılarak ihracat rakamları üzerinde döviz kurunun ve Gayri Safi Milli Hasılanın (GSMH) etkileri araştırılacaktır. Bunun için kullanılacak olan veriler aşağıda verilmektedir.

Yıllar IHRACAT DK GSMH
2000 30825 0.62765 72436399
2001 34729 1.23317 68309352
2002 40719 1.51537 72519831
2003 52394 1.50252 76338192
2004 68535 1.43134 83485591
2005 78365 1.34927 90499731
2006 93612 1.44017 96738320
2007 115361 1.30976 101254625
2008 140800 1.3011 101921730
2009 109647 1.55686 97143610
2010 118746 1.50857 77798642

Ekonometrik modelimiz aşağıdaki şekildedir.

Ekonometrik Modelimizi EKK ile Tahmin Edebilmemiz için Yapmamız Gereken İşlemler:

  1. 1. Değişkenlerimizin 10 tabanına göre logaritmalarını almayız.

Quick > Generate Series > (Açılan Pencereye) logIHR=log(IHR)

logIHR=log(DK)

logIHR=log(GSMH)

yazılarak değişkenlerin 10 tabanına göre logaritmik değerleri elde edilir.

  1. 2.

Modelinin tahmin edilebilmesi için,

Quick > Estimate Equation > (Açılan Pencereye Yazılır)

logIHR C logDK logGSMH logIHR(-1) @TREND

MODELİN TAHMİN SONUÇLARI

Dependent Variable: LOGIHR
Method: Least Squares
Date: 12/22/10   Time: 21:44
Sample (adjusted): 2001 2010
Included observations: 10 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -18.44740 4.526494 -4.075427 0.0096
LOGDK -0.582769 0.281217 -2.072313 0.0930
LOGGSMH 2.188121 0.401917 5.444213 0.0028
LOGIHR(-1) -1.059413 0.352751 -3.003292 0.0300
TREND 0.264730 0.050310 5.261965 0.0033
R-squared 0.991361 Mean dependent var 11.25882
Adjusted R-squared 0.984451 S.D. dependent var 0.480728
S.E. of regression 0.059945 Akaike info criterion -2.483911
Sum squared resid 0.017967 Schwarz criterion -2.332618
Log likelihood 17.41955 F-statistic 143.4504
Durbin-Watson stat 2.139768 Prob(F-statistic) 0.000024

MODELİN TAHMİN SONUÇLARININ GENEL YORUMLARI:

  1. 1. Modelin tümünün anlamlılığı için F – testi = 143.4504, p-değeri = 0.000024<0.05 olduğu için H0 (Yokluk Hipotezi) reddedilecektir ve istatistiksel olarak % 5 anlamlılık düzeyinde model tümüyle anlamlıdır.

H0:

H1:

  1. 2. Tahmin edilen parametrelerin istatistiksel olarak anlamlılıklarının t – testi ile test edilmesi.

i. logdk ’nın katsayısı = -0.582769, p-değeri = 0.0930<0.10 olduğu için H0 (Yokluk Hipotezi) reddedilecektir ve istatistiksel olarak % 10 anlamlılık düzeyinde parametre anlamlıdır.

H0:

H1:

ii. loggsmh ’nın katsayısı = 2.188121 , p-değeri = 0.0028<0.05 olduğu için H0 (Yokluk Hipotezi) reddedilecektir ve istatistiksel olarak % 5 anlamlılık düzeyinde parametre anlamlıdır.

H0:

H1:

iii. logihr(-1) ’ın katsayısı = -1.059413, p-değeri = 0.03<0.05 olduğu için H0 (Yokluk Hipotezi) reddedilecektir ve istatistiksel olarak % 5 anlamlılık düzeyinde parametre anlamlıdır.

H0:

H1:

iv. trend) ‘in katsayısı = 0.264730, p-değeri = 0.0033<0.05 olduğu için H0 (Yokluk Hipotezi) reddedilecektir ve istatistiksel olarak % 5 anlamlılık düzeyinde parametre anlamlıdır.

H0:

H1:

  1. 3. R – kare = 0.991361 0.99 : Bağımlı değişken olan logaritması alınmış ihracat değişkenindeki değişimlerin % 99’u modelde yer alan açıklayıcı değişkenler tarafından açıklanmaktadır.
  2. 4. Modelde hesaplanan düzeltilmiş R – kare = 0.984451 0.98 : Bağımlı değişken olan logaritması alınmış ihracat değişkenindeki değişimlerin % 98’i modelde yer alan açıklayıcı değişkenler tarafından açıklanmaktadır.
  3. 5. Katsayıların iktisadi yorumları:

i.            logdk = -0.582769 : logaritması alınmış döviz kurundaki yüzde birlik artış logaritması alınmış ihracat değişkeninde % 0.58 ‘lik azalışa neden olmaktadır.

ii.            loggsmh = 2.188121: logaritması alınmış gayri safi milli hasıladaki yüzde birlik artış logaritması alınmış ihracat değişkeninde % 2.18 ‘lik artışa neden olmaktadır.

iii.            Logihr(-1) = -1.059413: logaritması alınmış ihracat değişkeninin bir dönem gecikmeli halindeki yüzde birlik artış logaritması alınmış ihracat değişkeninde % 1.05 ‘lik azalışa neden olmaktadır.

MODELİN EKONOMETRİK SORUNLAR TAŞIYIP TAŞIMADIĞININ ARAŞTIRILMASI:

  1. 1. Normal Dağılımın Varlığının Test Edilmesi:

Kullanılan istatistik Jarque – Berra, hipotezler:

H0: Artıklar normal dağılıma sahiptir.

H1: Artıklar normal dağılama sahip değildir.

View > Residual Tests > Histogram Normality Test

Jarque – Berra İstatistiği = 0.605204, p –değeri = 0.738893>0.05 olduğu için H0 (Yokluk Hipotezi) kabul edilecektir ve istatistiksel olarak % 5 anlamlılık düzeyinde artıklar normal dağılıma sahiptir.

  1. 2. Otokorelasyon Test Edilmesi:

Kullanılan test Breusch – Godfrey LM, hipotezler:

H0: Birinci sıra otokorelasyon yoktur.

H1: Birinci sıra otokorelasyon varıdır.

View > Residual Tests > Serial Correlation LM Test… > (Açılan Pencereye “1” Yazılır)

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 0.064625 Prob. F(1,4) 0.811863
Obs*R-squared 0.158994 Prob. Chi-Square(1) 0.690085
Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 12/22/10   Time: 22:47
Sample: 2001 2010
Included observations: 10
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.393101 5.253131 0.074832 0.9439
LOGDK 0.042029 0.353008 0.119058 0.9110
LOGGSMH -0.069044 0.521992 -0.132270 0.9012
LOGIHR(-1) 0.084009 0.512127 0.164038 0.8777
TREND -0.012427 0.074184 -0.167519 0.8751
RESID(-1) -0.175373 0.689864 -0.254215 0.8119
R-squared 0.015899 Mean dependent var -2.78E-16
Adjusted R-squared -1.214226 S.D. dependent var 0.044681
S.E. of regression 0.066486 Akaike info criterion -2.299938
Sum squared resid 0.017682 Schwarz criterion -2.118387
Log likelihood 17.49969 F-statistic 0.012925
Durbin-Watson stat 2.035895 Prob(F-statistic) 0.999890
  • F-istatistiği = 0.064625, p–değeri = 0.811863>0.05 olduğu için H0 (Yokluk Hipotezi) kabul edilecektir ve istatistiksel olarak % 5 anlamlılık düzeyinde birinci sıra otokorelasyon yoktur.
  • Obs*R – kare = N*R – kare = 0.158994, p–değeri = 0.690085>0.05 olduğu için H0 (Yokluk Hipotezi) kabul edilecektir ve istatistiksel olarak % 5 anlamlılık düzeyinde birinci sıra otokorelasyon yoktur.

BENZER ŞEKİLDE İKİNCİ SIRA OTOKORELASYON TEST EDİLEBİLİR!

H0: İkinci sıra otokorelasyon yoktur.

H1: İkinci sıra otokorelasyon varıdır.

View > Residual Tests > Serial Correlation LM Test… > (Açılan Pencereye “2” Yazılır)

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 0.857075 Prob. F(2,3) 0.507664
Obs*R-squared 3.636181 Prob. Chi-Square(2) 0.162335
Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 12/22/10   Time: 22:55
Sample: 2001 2010
Included observations: 10
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -2.394984 5.341858 -0.448343 0.6843
LOGDK -0.246305 0.397697 -0.619328 0.5796
LOGGSMH 0.529599 0.673469 0.786375 0.4890
LOGIHR(-1) -0.709591 0.781249 -0.908278 0.4307
TREND 0.107883 0.116514 0.925931 0.4228
RESID(-1) 0.483149 0.821518 0.588118 0.5978
RESID(-2) -1.040951 0.813045 -1.280312 0.2905
R-squared 0.363618 Mean dependent var -2.78E-16
Adjusted R-squared -0.909146 S.D. dependent var 0.044681
S.E. of regression 0.061736 Akaike info criterion -2.535867
Sum squared resid 0.011434 Schwarz criterion -2.324058
Log likelihood 19.67934 F-statistic 0.285692
Durbin-Watson stat 3.056407 Prob(F-statistic) 0.910413
  • F-istatistiği = 0.857075, p–değeri = 0.507664>0.05 olduğu için H0 (Yokluk Hipotezi) kabul edilecektir ve istatistiksel olarak % 5 anlamlılık düzeyinde birinci sıra otokorelasyon yoktur.
  • Obs*R – kare = N*R – kare = 3.636181, p–değeri = 0.162335>0.05 olduğu için H0 (Yokluk Hipotezi) kabul edilecektir ve istatistiksel olarak % 5 anlamlılık düzeyinde birinci sıra otokorelasyon yoktur.
  1. 3. Değişen Varyansın Test Edilmesi:

Kullanılan test White testi (Çapraz Çarpımsız = no cross terms). Çünkü yeteri kadar verimiz yok. Hipotezler:

H0: Artıklar sabit varyansa sahiptir.

H1: Artıklar değişen varyansa sahiptir.

View > Residual Tests > White Heterocedasticity (no cross terms)

White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 0.720574 Prob. F(7,2) 0.689296
Obs*R-squared 7.160712 Prob. Chi-Square(7) 0.412341
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 12/22/10   Time: 23:03
Sample: 2001 2010
Included observations: 10
Collinear test regressors dropped from specification
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 2.661664 3.219875 0.826636 0.4954
LOGDK 0.382430 0.474962 0.805180 0.5052
LOGDK^2 -0.609901 0.717575 -0.849947 0.4849
LOGGSMH 0.004087 0.047905 0.085311 0.9398
LOGIHR(-1) -0.494329 0.482090 -1.025388 0.4130
LOGIHR(-1)^2 0.021599 0.021437 1.007534 0.4198
TREND 0.007519 0.015273 0.492305 0.6712
TREND^2 -0.000370 0.000951 -0.389129 0.7347
R-squared 0.716071 Mean dependent var 0.001797
Adjusted R-squared -0.277680 S.D. dependent var 0.002095
S.E. of regression 0.002368 Akaike info criterion -9.263060
Sum squared resid 1.12E-05 Schwarz criterion -9.020992
Log likelihood 54.31530 F-statistic 0.720574
Durbin-Watson stat 3.014196 Prob(F-statistic) 0.689296
  • F-istatistiği = 0.720574, p–değeri = 0.689296>0.05 olduğu için H0 (Yokluk Hipotezi) kabul edilecektir ve istatistiksel olarak % 5 anlamlılık düzeyinde artıklar sabit varyansa sahiptir.
  • Obs*R – kare = N*R – kare = 7.160712, p–değeri = 0.412341>0.05 olduğu için H0 (Yokluk Hipotezi) kabul edilecektir ve istatistiksel olarak % 5 anlamlılık düzeyinde artıklar sabit varyansa sahiptir.
About these ads

3 Yorum

Filed under Zaman Serileri

3 responses to “EKONOMETRİDE BİLGİSAYAR UYGULAMALARI DERSİ EVİEWS PAKET PROGRAM KISMININ UYGULAMASI

  1. takip etmeye devam ederseniz…bu güzellik devamlı olacaktır…teşekkürler

  2. 12345qwe

    merhaba, eviews’da bir ekonometrik modelleme üzerine çalışıyorum lakin çözemediğim bir hata veriyor yardımcı olur musunuz ?

  3. konu ile ilgili bilgi verirseniz yardımcı olmaya çalışalım

Bir Cevap Yazın

Aşağıya bilgilerinizi girin veya oturum açmak için bir simgeye tıklayın:

WordPress.com Logosu

WordPress.com hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Log Out / Değiştir )

Twitter picture

Twitter hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Log Out / Değiştir )

Facebook photo

Facebook hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Log Out / Değiştir )

Google+ photo

Google+ hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Log Out / Değiştir )

Connecting to %s