Yapay zekadan makale özeti
- Kısa
- Ayrıntılı
- Bu video, bir eğitimci tarafından sunulan panel veri analizi konulu bir eğitim dersidir. Eğitimci, önceki dönemde zaman serisi analizi ile uğraştıklarını ve bu dönemde panel veri analizi ile devam edeceklerini belirtiyor.
- Video, panel veri analizinin temel kavramlarını açıklayarak başlıyor ve zaman serisi, yatay kesit ve panel veri arasındaki farkları örneklerle anlatıyor. Daha sonra panel veri analizinde yapılması gereken adımları özetleyerek, yatay kesit bağımlılığı testi, birim kök testleri, homojenlik-heterojenlik testleri ve bütünleşme testleri gibi konuları ele alıyor.
- Eğitmen, panel veri analizinde kullanılan EVE, Gauss, Stata, Panel ECM ve Panel LM gibi programların kurulumunun önemini vurguluyor ve her bir test için hangi programların kullanılabileceğini detaylı şekilde açıklıyor. Ayrıca, durağanlık, eş bütünleşme ve ARDL gibi kavramların zaman serisi analizindeki karşılıklarını da açıklıyor.
- 00:04Panel Veri Analizi Dersi Tanıtımı
- Geçen dönem zaman serisi analizi dersi verildi, bu dönem panel veri analizi dersi yapılacak.
- Durağanlık konusu zaman serisi analizindeki sistemle aynı olduğu için, durağanlık, eş bütünleşme ve aynı seviyede durağanlık konularını anlamak için zaman serisi analizi videolarını izlemek gerekiyor.
- Panel veri analizi dersi için YouTube'dan takip edenler için dersler yeterli olacaktır, normal ders alanlar online derslerde takviye edilecek.
- 02:34Gerekli Paket Programlar
- Ders için EViews, Stata ve Gauss paket programlarının bilgisayarda kurulu olması gerekiyor.
- EViews 9.90 civarı, Stata 14-15 civarı, Gauss 16 Lite veya 19 versiyonları kullanılabilir.
- Hangi programın kullanılacağı belirsiz olduğu için, üç programın da kurulu olması faydalı olacaktır.
- 06:42Panel Veri Analizinde Temel Kavramlar
- Zaman serisi, belli bir periyodu kapsayan tek bir ülkenin, firma veya kişinin verilerini içerir.
- Yatay kesit (cross section) verileri, tek bir zamanda birden fazla ülkenin veya kişinin verilerini içerir.
- Panel veri analizi, hem zaman anlamında uzun bir süreç hem de birden fazla ülkenin verilerini kapsayan bir analiz yöntemidir.
- 10:11Panel Veri Analizinde Durağanlık Durumları
- Tüm değişkenler seviyede durağan (I(0)) olduğunda, zaman serisi analizinde OLS kullanılırken, panel veri analizinde Panel OLS kullanılır.
- Tüm değişkenler aynı seviyede durağan (I(1)) olduğunda, zaman serisi analizinde eş bütünleşme (cointegration) yapılırken, panel veri analizinde Panel Eş Bütünleşme yapılır.
- Bağımlı değişken I(1) ve bağımsız değişkenler I(0) olduğunda, zaman serisi analizinde ARDL modeli kullanılırken, panel veri analizinde Panel ARDL modeli kullanılır.
- 12:47Panel Veri Analizinde Yatay Kesit Bağımlılığı Testi
- Yatay kesit bağımlılığı (CD - Cross Section Dependency) testi, panel veri analizinde ilk yapılacak işlem olarak önemlidir.
- Yatay kesit bağımlılığı, ülkeler, firmalar veya kişiler arası bir bağımlılığın olup olmadığını test etmek için kullanılır.
- Yatay kesit bağımlılığı varsa ikinci nesil birim kök testleri yapılmalıdır, yoksa birinci nesil testlerle çalışılabilir.
- 15:38Birim Kök Testleri
- İkinci nesil birim kök testleri arasında LLC, IPS, ADF, PP gibi testler bulunmaktadır.
- Birinci nesil birim kök testleri de mevcuttur ancak ikinci nesil testler daha yaygın olarak kullanılmaktadır.
- Yapısal kırılmayı dikkate alan birim testleri de bulunmaktadır (LT, FGLS, GPS, FREEF, PANIC).
- 21:47Homojenlik ve Heterojenlik Testleri
- Yatay kesit bağımlılığı testinden sonra homojenlik-heterojenlik testi yapılması gerekir.
- Homojenlik testi sonrası bütünleşme testleri yapılmalıdır.
- Tüm testler tamamlandıktan sonra bütünleşme katsayıları bulunur.
- 23:29Bütünleşme Testleri
- Yatay kesit bağımlılığı yokken Kao-Pedroni testleri yapılır.
- Yatay kesit bağımlılığı varken Panel ECM, DOLS, LM gibi ikinci nesil testler kullanılır.
- Kırılmalı panelle bütünleşme testleri için Level Break, W2008, MBRATE, W2006 gibi testler bulunmaktadır.
- 26:03Bütünleşme Tahmincileri
- Bütünleşme tahmincileri, modeldeki katsayı parametrelerini tahmin etmek için kullanılır.
- Yatay kesit bağımlılığı yokken ve homojen durumda PMG, DOLS, DMG tahmincileri kullanılabilir.
- Yatay kesit bağımlılığı varken ve homojen durumda CCEMG, AMG tahmincileri kullanılabilir.