KANTİL REGRESYON ANALİZİNDE BOOTSTRAP TAHMİNİ

Authors : Necati ERİLLİ, Seçkin ÇAMURLU

Pages : 16-25

View : 10 | Download : 11

Publication Date : 2019-09-02

Article Type : Research Paper

Abstract :Regresyon analizi, istatistik ve ekonometrik tahmin modellerinde sıklıkla kullanılan tahmin yöntemlerinden biridir. Regresyon analizinde yardımcı analiz yöntemlerden biri de kantil regresyon yöntemidir. Regresyon analizinde yardımcı analiz yöntemlerden biri de kantil regresyon yöntemidir. Kantil regresyon modelinde herhangi bir dağılım varsayımı gerekmemektedir ve çeşitli kantillere bağlı olarak parametre katsayılarını tahmin ettiği için aşırı değerlerin bulunduğu yapıdaki veri setlerinde daha iyi tahminler vermektedir. Ayrıca kantil regresyon değişen varyansın belirlenmesine imkân sağlamaktadır. Doğrusal regresyon analizinde ise veri yapısının model için uygun olması gibi şartlar vardır. Veri yapısındaki aşırı değerlere karşı iyi sonuçlar sunmamaktadır. Bu çalışmada; Doğrusal regresyon ve Kantil regresyon yöntemleri tanıtılmış ve aralarındaki farklar belirtilmiştir. Bootstrap yöntemi hakkında bilgiler verilmiştir. Uygulama kısmında ise 2000-2017 yılları arası aylık Üretici Fiyat endeksi(Üfe), Üfe(-2) dönem gecikmesi ve Beklenti Anketi verileri kullanılmıştır. Bu veriler Bootstrap yöntemiyle belirli düzeylerde veri sayıları arttırılarak Doğrusal ve Kantil Regresyon yöntemleri Ortalama Mutlak Sapma (OMS) ve Hata Kareler Ortalaması Karekökü (HKOK) sonuçları karşılaştırılarak hangi yöntemin en uygun modeli tahmin ettiği üzerine çalışılmıştır. Sonuçlar, Doğrusal ve Kantil Regresyon(50) yöntemlerinin OMS ve HKOK değerleri birbirine en yakın ve en küçük değerleri ile bu iki yöntem en uygun modelleri tahmin ettiğini göstermiştir.
Keywords : Doğrusal Regresyon, Kantil Regresyon, Bootstrap