Dengesiz Panel Veri Modeli ile EM Algoritması Sonuçlarının Karşılaştırılması

Selahattin GÜRİŞ, (Marmara Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, Ekonometri Bölümü, İstanbul, Türkiye)
Şaban KIZILARSLAN (Yüzüncü Yıl Üniversitesi, İİBF, Ekonometri Bölümü,)
ÖNERİ
5 2
Yıl: 2017 Cilt: 12 Sayı: 47 Sayfa Aralığı: 15 - 30 Metin Dili: Türkçe DOI: 10.14783/maruoneri.v12i27581.290475 İndeks Tarihi: 12-11-2018

Dengesiz Panel Veri Modeli ile EM Algoritması Sonuçlarının Karşılaştırılması

Öz:
Eksik veri problemi, veri setinden elde edilecek bilginin ve yapılacak analizlerin kısıtlanmasına yol açmaktadır. Bu çalışmada eksik veri ile panel veri modellerinin tahmini ele alınmıştır. Panel verinin eksik gözlemler içermesi durumunda model tahmini için alternatif iki yöntem uygulanmış ve sonuçlar karşılaştırılmıştır. İlk olarak dengesiz panel veri modeli tahmin edilmiştir. İkinci olarak eksik veriler EM Algoritması kullanılarak tamamlanmış ve dengeli panel veri modeli tahmin edilmiştir. Eksik verilere atama yapmanın parametre tahminlerinde sapmalara neden olabileceği bilinmektedir. Çalışmanın sonucunda iki tahmin yöntemine ait model sonuçları karşılaştırılarak parametre tahminlerinin nasıl etkilendiği analiz edilmiştir. Çalışmada uygulama konusu olarak eğitim ile ekonomik büyüme arasındaki ilişki ele alınmıştır. Böylece ekonomik büyüme ile eğitim arasındaki ilişki de ortaya konmuştur.
Anahtar Kelime:

Comparison of Unbalanced Panel Data Model and EM Algorithm Results

Öz:
The problem of missing data leads to be restricted information and analyses derived from the data set. This study focused on estimating panel data models with missing data. Two alternative estimation methods in case of missing values in panel data were applied and the results were compared. Firstly, it was estimated unbalanced panel data model. Secondly, missing values were completed using EM algorithm and then balanced panel data model was estimated. It is known that imputing the missing data may cause deviations in the parameter estimations. As a result of study, it has been analyzed how the parameter estimations were affected by comparing two estimation results. The relationship between education and economic growth were examined as implementation of the present study. Thereby, it was also demonstrated the relation of education and economic growth.
Anahtar Kelime:

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
  • Young, R., & Johnson, D. (2015). Handling Missing Values in Longitudinal Panel Data with Multiple Imputation. Journal of Marriage and Family, 277–294.
  • Verbeek, M. (2004). A Guide to Modern Econometrics. 2.Edit. West Sussex: John Wiley & Sons Ltd.
  • Tsamadias, C., & Prontzas, P. (2012). The Effect of Education on Economic Growth in Greece over the 1960–2000 Period. Education Economics, 522–537.
  • Suri, T., Boozer, M., Ranis, G., & Stewart, F. (2011). Paths to Success: The Relationship Between Human Development and Economic Growth. World Development, 506–522.
  • Stock, J., & Watson, M. (2011). Introduction to Econometrics. 3. Edit. Boston: Pearson Education, Inc.
  • Silva, L., & Zárate, L. (2014). A Brief Review of The Main Approaches for Treatment of Missing Data. Intelligent Data Analysis, 1177–1198.
  • Rubin, D. (1976). Inference and Missing Data. Biometrika, 581 - 592.
  • Oztunc, H., Chi Oo, Z., & Serin, Z. (2015). Effects of Female Education on Economic Growth: A Cross Country Empirical Study. Educational Sciences: Theory & Practice, 349-357.
  • Mercan, M., & Sezer, S. (2014). The Effect of Education Expenditure on Economic Growth: The Case of Turkey. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 925 – 930.
  • McLachlan, G., & Krishnan , T. (2008). The EM Algorithm and Extensions. Second Edition. New Jersey: John Wiley & Sons, Inc.
  • McKnight, P. M. (2007). Missing data : A Gentle Introduction. New York: The Guilford Press.
  • Madbuly, D., Maravelakis, P., & Mahmoud, M. (2013). The Effect of Methods for Handling Missing Values on the Performance of the MEWMA Control Chart. Communications in Statistics - Simulation and Computation, 1437–1454.
  • Little, R., & Rubin, D. (1987). Statistical Analysis with Missing Data. New York: John Wiley & Sons.
  • Keller, K. (2006). Education Expansion, Expenditures per Student and the Effects on Growth in Asia. Global Economic Review, 21-42.
  • Güriş, S. (2015). Panel Veri ve Panel Veri Modelleri. S. Güriş içinde, Stata ile Panel Veri Modelleri (s. 1-38). İstanbul: Der Yayınları.
  • Greene, W. (2008). Econometric Analysis. 6. Edit. New Jersey: Pearson Education, Inc.
  • Enders, C. (2010). Applied Missing Data Analysis. New York: The Guilford Press.
  • Doğrul, N. (2009). Gelir Seviyeleri Farklı Đllerde Eğitimin Ekonomik Büyümeye Etkisi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 259-267.
  • Clarke, W., Jones, A., & Lacy, B. (2015). Education Spending and Workforce Quality as Determinants of Economic Growth. Journal of Rural and Community Development, 24-35.
  • Cameron, A., & Trivedi, P. (2005). Microeconometrics Methods and Applications. New York: Cambridge University Press.
  • Breton, T. (2013). The Role of Education in economic Growth: Theory, History and Current Returns. Educational Research, 121–138.
  • Barro, R. (2001). Human Capital and Growth. American Economic Review, 12-17.
  • Barro, R. (1996). Determinants of Economic Growth: A Cross-Country Emprical Study. NBER Working Paper Series No: 5698.
  • Barro, R. (1991). Economic Growth in a Cross Section of Countries. The Quarterly Journal of Economics, 407-443.
  • Baraldi, A., & Enders, C. (2013). Missing Data Methods. T. D. Little içinde, The Oxford Handbook of Quantitative Methods (s. 635 - 664). New York: Oxford University Press.
  • Baltagi, B. (2005). Econometric Analysis of Panel Data. 3. Edit. West Sussex: John Wiley & Sons, Ltd.
  • Allison, P. (2002). Missing Data. Thousand Oaks, CA: Sage Publications, Inc.
  • Acock, A. (2005). Working With Missing Values. Journal of Marriage and Family, 1012–1028.
APA GÜRİŞ S, KIZILARSLAN Ş (2017). Dengesiz Panel Veri Modeli ile EM Algoritması Sonuçlarının Karşılaştırılması. , 15 - 30. 10.14783/maruoneri.v12i27581.290475
Chicago GÜRİŞ Selahattin,KIZILARSLAN Şaban Dengesiz Panel Veri Modeli ile EM Algoritması Sonuçlarının Karşılaştırılması. (2017): 15 - 30. 10.14783/maruoneri.v12i27581.290475
MLA GÜRİŞ Selahattin,KIZILARSLAN Şaban Dengesiz Panel Veri Modeli ile EM Algoritması Sonuçlarının Karşılaştırılması. , 2017, ss.15 - 30. 10.14783/maruoneri.v12i27581.290475
AMA GÜRİŞ S,KIZILARSLAN Ş Dengesiz Panel Veri Modeli ile EM Algoritması Sonuçlarının Karşılaştırılması. . 2017; 15 - 30. 10.14783/maruoneri.v12i27581.290475
Vancouver GÜRİŞ S,KIZILARSLAN Ş Dengesiz Panel Veri Modeli ile EM Algoritması Sonuçlarının Karşılaştırılması. . 2017; 15 - 30. 10.14783/maruoneri.v12i27581.290475
IEEE GÜRİŞ S,KIZILARSLAN Ş "Dengesiz Panel Veri Modeli ile EM Algoritması Sonuçlarının Karşılaştırılması." , ss.15 - 30, 2017. 10.14783/maruoneri.v12i27581.290475
ISNAD GÜRİŞ, Selahattin - KIZILARSLAN, Şaban. "Dengesiz Panel Veri Modeli ile EM Algoritması Sonuçlarının Karşılaştırılması". (2017), 15-30. https://doi.org/10.14783/maruoneri.v12i27581.290475
APA GÜRİŞ S, KIZILARSLAN Ş (2017). Dengesiz Panel Veri Modeli ile EM Algoritması Sonuçlarının Karşılaştırılması. ÖNERİ, 12(47), 15 - 30. 10.14783/maruoneri.v12i27581.290475
Chicago GÜRİŞ Selahattin,KIZILARSLAN Şaban Dengesiz Panel Veri Modeli ile EM Algoritması Sonuçlarının Karşılaştırılması. ÖNERİ 12, no.47 (2017): 15 - 30. 10.14783/maruoneri.v12i27581.290475
MLA GÜRİŞ Selahattin,KIZILARSLAN Şaban Dengesiz Panel Veri Modeli ile EM Algoritması Sonuçlarının Karşılaştırılması. ÖNERİ, vol.12, no.47, 2017, ss.15 - 30. 10.14783/maruoneri.v12i27581.290475
AMA GÜRİŞ S,KIZILARSLAN Ş Dengesiz Panel Veri Modeli ile EM Algoritması Sonuçlarının Karşılaştırılması. ÖNERİ. 2017; 12(47): 15 - 30. 10.14783/maruoneri.v12i27581.290475
Vancouver GÜRİŞ S,KIZILARSLAN Ş Dengesiz Panel Veri Modeli ile EM Algoritması Sonuçlarının Karşılaştırılması. ÖNERİ. 2017; 12(47): 15 - 30. 10.14783/maruoneri.v12i27581.290475
IEEE GÜRİŞ S,KIZILARSLAN Ş "Dengesiz Panel Veri Modeli ile EM Algoritması Sonuçlarının Karşılaştırılması." ÖNERİ, 12, ss.15 - 30, 2017. 10.14783/maruoneri.v12i27581.290475
ISNAD GÜRİŞ, Selahattin - KIZILARSLAN, Şaban. "Dengesiz Panel Veri Modeli ile EM Algoritması Sonuçlarının Karşılaştırılması". ÖNERİ 12/47 (2017), 15-30. https://doi.org/10.14783/maruoneri.v12i27581.290475
Sayfa Oluşturulma Tarihi
24-04-2024 16:46

İLETİŞİM

TÜBİTAK ULAKBİM TR Dizin

Yüzüncüyıl, İşçi Blokları Mahallesi

Muhsin Yazıcıoğlu Caddesi No:51/C

06530 Çankaya / ANKARA +90 (312) 298 92 00

trdizin@tubitak.gov.tr

TÜBİTAK ULAKBİM Ulusal Akademik Ağ ve Bilgi Merkezi Cahit Arf Bilgi Merkezi © Tüm Hakları Saklıdır. Gizlilik Politikası Kullanım Şartları