• Buradasın

    Johansen Eşleşme Testi ve Katsayılı Eşleşme Analizi Eğitim Videosu

    youtube.com/watch?v=gyVD9lrnnlY

    Yapay zekadan makale özeti

    • Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan zaman sayıları analiz dersinin dördüncü bölümünü içeren eğitim içeriğidir.
    • Video, Johansen eşleşme testinin teorik temellerini açıklayarak başlıyor ve ardından uygulamalı bir örnek sunuyor. Johansen testi, çok değişkenli serilerde eşleşme ilişkisini analiz etmek için kullanılır ve tüm değişkenlerin I(1) olması gerektiği vurgulanıyor. Daha sonra katsayılı eşleşme analizinin aşamaları detaylı şekilde ele alınıyor: kök testi, gecikme uzunluğu belirleme, Johansen modeli kurma ve modelin değerlendirilmesi.
    • Video, 2002-2015 çeyreklik veriler üzerinde EViews programı kullanılarak adım adım uygulamalar sunuyor ve bir sonraki bölümde ARDL modelinin anlatılacağı bilgisiyle sonlanıyor.
    00:11Johansen Eşleşme Testi Tanıtımı
    • Bu derste Johansen eşleşme testi incelenecek ve nasıl yapıldığı gösterilecek.
    • Angel-Granger testinde tekil bir eşleşme ilişkisi elde edilirken, Johansen testi ikiden fazla değişken arasındaki eşleşme ilişkisini vektör olarak analiz edebilir.
    • Johansen, Juselius ve Johansen 1988, 1990 ve 1996 yıllarında çalışmalarıyla çok denklem yaklaşımı bir araya getirerek eşimimleşme testi geliştirmişlerdir.
    01:47Johansen Yaklaşımının Özellikleri
    • Johansen yaklaşımında her bir serinin bağımlı değişken olduğu varsayımı altında analiz yapılır.
    • Johansen eşleşme analizinin yapılacağı denklem sistemindeki serilerin I(1) mertebeden entegre olması gerekiyor.
    • Bu teste bakıldığında özdeğer ve öz vektörlere dayanarak hesaplamalar yapılıyor.
    02:33VAR Modeli ve Johansen Yaklaşımı
    • Johansen yaklaşımı VAR modeline dayanıyor ve k gecikme için sınırlandırılmamış bir vektör agressive modeli kullanıyor.
    • VAR modelinde P1'den Pk'ya kadar giden katsayılar n çarpı n boyutlu matrisi ifade ediyor ve et ortalama hataları gösteriyor.
    • XT vektörünün birinci dereceden farkı alındığında, kısa dönem ilişkileri gösterirken, P matrisi uzun dönem ilişkileri gösteriyor.
    03:32P Matrisinin Önemi
    • P matrisinin rankı eşleşme vektörlerinin sayısını veriyor.
    • P matrisinin rankı 0'a eşit ise seriler arasında uzun dönemli bir ilişki yoktur.
    • P matrisinin rankı 1'e eşit ise serilerin doğrusal ve bağımsız bir bileşimi ortaya çıkıyor, bu da tek bir uzun dönem ilişkisinin mevcut olduğunu ifade ediyor.
    • P matrisinin rankı 1'den büyük ise seriler arasında birden fazla eş bütünleşme ilişkisi olduğunu ifade edebiliyoruz.
    04:25Johansen Test İstatistikleri
    • Seriler arasındaki eşleşme ilişkileri iki test istatistiği ile değerlendirilebiliyor: Trace test istatistiği ve maksimum özdeğer test istatistiği.
    • Trace test istatistiği P matrisinin rankını inceliyor ve matris rankının r'ye eşit ya da r'den küçük olduğunu ifade eden H0 hipotezini test ediyor.
    • Maksimum özdeğer istatistiği eşitleşme vektörünün r olduğunu ifade eden yokluk hipotezinin r+1 olduğunu ifade eden alternatif hipoteze karşı test ediyor.
    • Hesaplanan iz ve maksimum özdeğer istatistik değerleri tablo kritik değerleri ile karşılaştırılıyor ve değişkenler arasında eşleşme vektörünün olup olmadığı ve varsa bu vektörün kaç adet olduğu belirleniyor.
    05:57Johansen Testinin Uygulanması
    • Johansen testi uygulamasında öncelikle durağanlık dereceleri tespit ediliyor ve tüm değişkenlerin I(1) olduğuna kanaat getiriliyor.
    • Model çözülüyor ve gecikme uzunlukları belirleniyor, ilgili model tahmin ediliyor ve kontagrasyon durumuna karar veriliyor.
    • Test aşamasında, hesaplanan değerler kritik değerleri aşıyorsa eşleşme vektörlerinin sayısı belirlenmiş oluyor.
    06:30Johansen Testi Örneği
    • Örnek veri setinde 2002Q1 ile 2015Q4 arasında 56 gözlem bulunuyor ve ln_cons (tüketim harcamaları), ln_gov (kamu harcamaları) ve ln_iv (yatırım harcamaları) değişkenleri inceleniyor.
    • Johansen testi için öncelikle tüm değişkenlerin I(1) olduğuna karar verilmeli.
    • VAR modeli kurulurken gecikme uzunluğu belirlenir ve bu örnekte farklı bilgi kriterlerine göre 4 gecikmenin uygun olduğu görülüyor.
    • Johansen testi yapabilmek için VAR modelinin doğru kurgulanmış olması gerekir ve karakteristik polinomların ters köklerinin birim çemberin içerisinde olması gerekiyor.
    11:00Eşleşme İlişkisi Testleri
    • Trace istatistiği ve maksimum özdeğer istatistiği, değişkenler arasında eşleşme ilişkisinin olduğunu göstermektedir.
    • Eşleşme ilişkisinin varlığı sadece bu testlerle yeterli değildir, gecikme uzunluğu ve model seçimi de önemlidir.
    • Model seçimi yapılırken değişen varyans ve otokorelasyon gibi sorunlar göz önünde bulundurulmalıdır.
    12:38Model Doğrulama Aşamaları
    • İlk aşama kök testi olarak adlandırılır ve burada tüm değişkenlerin bir kök olduğunu kabul ederiz.
    • Gecikme uzunluğu belirlendikten sonra, r karakteristik polinomlarının ters köklerinin birim çember içerisinde olup olmadığı kontrol edilir.
    • Johansen modelinde trace ve maksimum özdeğer istatistikleri kullanılarak eşleşme ilişkisi sayısı belirlenir.
    13:40Modelin Değerlendirilmesi
    • İkinci modelde üç tane eşleşme ilişkisi bulunmaktadır.
    • Modelin otokorelasyon, değişen varyans ve normallik testleriyle değerlendirilmesi gerekir.
    • Ard-L modeli hakkında bilgi verileceği ve gelen mesajlara cevap verileceği belirtilmiştir.

    Yanıtı değerlendir

  • Yazeka sinir ağı makaleleri veya videoları özetliyor