TY  - JOUR
TI  - Logaritmik ve Yarı Logaritmik Ölçüm Hatalı Modeller: SIMEX Yönteminin Etkinliği
AB  - Doğrusal regresyon analizinde, açıklayıcı değişkenler hata ile ölçüldüğünde regresyon parametrelerisapmalı tahmin edilmektedir. Sapmalı tahminler ise yanlış sonuç çıkarımları yapmaya, değişkenler arasıilişki yapısını bozmaya ve kestirimlerin sapmalı olması gibi sonuçlara neden olmaktadır. Ölçüm hatasınasahip açıklayıcı değişkenin olduğu bu tip modellere ölçüm hatalı modeller denilmekte ve Simülasyon-Ekstrapolasyon (SIMEX), Regresyon Kalibrasyon gibi yöntemler ile bu modellerin parametreleri dahasapmasız olarak tahmin edilebilmektedir (Carroll v.d., 2006). Pek çok ekonomik verinin tam olarakölçülememesi günümüzde, özellikle sosyal bilimlerde, bu konuyu daha popüler hale getirmektedir.Diğer yandan, parametrik istatistiksel yöntemlerde normallik, doğrusallık ve sabit varyanslılıkvarsayımları genel olarak dikkate alınmakta ve bu varsayımların sağlanmasında etkin olan logaritmikdönüşümler, özellikle istatistiksel sonuç çıkarımı için Gauss dağılımına yaklaşım amacıyla, sıklıklakullanılmaktadır. Bu bakımdan, “logaritmik dönüşümler açıklayıcı değişkenlerde ortaya çıkan ölçümhatasının etkisini azaltır mı?” sorusu, bu çalışmanın temel amacını oluşturmaktadır. Çalışmada ölçümhatalı logaritmik ve yarı logaritmik modellerin parametre tahminleri Monte Carlo simülasyon çalışmasıile incelenmiş ve ölçüm hatalı modellerin parametre tahmininde en başarılı yöntem olan SIMEXyönteminin logaritmik dönüşümler karşısındaki başarısı da araştırılmıştır.
AU  - DAĞALP, Rukiye
AU  - GOKMEN, SAHIKA
PY  - 2020
JO  - Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi (Online)
VL  - 22
IS  - 1
SN  - 2667-405X
SP  - 210
EP  - 224
DB  - TRDizin
UR  - http://search/yayin/detay/358990
ER  -