Bazı Yanlı Tahmin Edicilerinin Karşılaştırılması: Bir Monte Carlo Çalışması

Authors : Fela ÖZBEY

Pages : 1-15

View : 18 | Download : 17

Publication Date : 2013-06-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Doğrusal regresyon modellerinin tahmininde en küçük kareler (EKK) tahmin edicisi yaygın olarak kullanılmaktadır. Ancak, açıklayıcı değişkenlerin birbirleriyle ilişkili olduğu durumlarda EKK tahmin edicisi istikrarsızlaşır. Bu nedenle, çoklu iç ilişkinin varlığı durumunda EKK tahmin edicisine alternatif olarak yanlı tahmin ediciler önerilmektedir. Birçok alanda, gelecek zamana ait verileri kestirmek/öngörmek büyük önem taşır çünkü öngörü, gelecekteki potansiyel olaylar ve onların sonuçları hakkında belli bilgiler ortaya koymaktadır. Bu da politika belirleyicinin (veya yöneticinin) önemli kararları daha güvenli bir şekilde almasını sağlamaktadır. Yanıt değişkenin bilinmeyen değerlerinin kestirimi ile ilgilendiğimizde, regresyon modelinin uygun bir kestirim denklemi üretebilmesi öncelikli gereksinimdir. Bu nedenle, bu çalışmada, çoklu iç ilişkinin mevcut olduğu durumlarda bazı yanlı tahmin edicilerin kestirim/öngörü performanslarını iyileştirecek yöntemler kullanılmış ve bu yöntemlere göre oluşturulmuş kestirim denklemleri, hem gerçek veriler kullanılarak hem de simülasyonlarla kendi aralarında karşılaştırılmıştır.
Keywords : Yanlı Tahmin Edici, Hata Kareleri Ortalaması, GCV, Kestirim