|
|
Eğitim PD14. Stata ile Heterojen Panelde Kantil Tabanlı Yöntemler: Testler ve Tahminciler
2 gün (10.00-12.00 ve 13.00-15.00 arası)
Toplam 8 Saat
Kategori: Özel Eğitim
Açıklamalar
Panel Kantil Otoregresif Dağıtılmış Gecikme (PQARDL) modeli PSS (1999) tarafından geliştirilen standart panel ARDL çerçevesini kantil regresyon ortamına genişleterek, araştırmacıların uzun dönem eşbütünleşme ilişkisinin ve kısa dönem uyum dinamiklerinin koşullu dağılımın farklı kantillerinde nasıl değiştiğini incelemesine olanak tanır. Geleneksel panel ARDL yöntemleri, tek bir uzun dönem katsayı seti ve tek bir uyum hızı tahmin eder. PQARDL modeli ise kantillere bağlı parametreler tahmin eder ve böylece asimetrik ve dağılımsal heterojenliği yakalar. Bu durum özellikle büyük pozitif veya negatif şoklar gibi uç olayların, orta düzey değişimlerden farklı uzun ve kısa dönem etkiler yaratabildiği ampirik uygulamalarda önemlidir. Yöntem, Cho, Shin ve Kim (2015) tarafından geliştirilen kantil ARDL çerçevesine dayanır. Tahmin süreci, her panel birimi için belirlenen her kantilde kantil regresyonlarının (Koenker ve Bassett, 1978) uygulanması ve ardından bu birim bazlı tahminlerin Pooled Mean Group (PMG), Mean Group (MG) veya Dynamic Fixed Effects (DFE) yaklaşımı kullanılarak birleştirilmesi ile gerçekleştirilir.
CS-PQARDL (Cross-Sectionally Augmented Panel Quantile ARDL) yöntemi; panel kantil ARDL çerçevesini, Pesaran (2006) ve Chudik ve Pesaran (2015) yaklaşımını izleyerek, birim-bazlı regresyonları bağımlı ve bağımsız değişkenlerin yatay kesit ortalamaları (CSA) ile genişleterek uzatır. Bu yapı, yatay kesit bağımlılığına yol açan gözlenmeyen ortak faktörleri absorbe eder ve faktör yapıları altında tutarlı tahminler üretir. QCCEMG (Quantile CCE Mean Group) metodu Harding, Lamarche ve Pesaran (2018) tarafından geliştirilen Kantil Ortak Korelasyonlu Etkiler Ortalama Grup tahmincisini uygular. Bu, gözlenmeyen ortak faktörlerin CSA ve gecikmeleri ile temsil edildiği dinamik bir panel kantil regresyon modelidir. Her iki tahminci de (CS-PQARDL ve QCCEMG) paneller arasında heterojen katsayılara izin verir, kantile bağlı parametreleri modelleyebilir ve gözlenmeyen ortak faktörlerden kaynaklanan yatay kesit bağımlılığına karşı dayanıklıdır. QCCEPMG (Quantile CCE Pooled Mean Group) ise Pesaran (2006) CCEP metodolojisinin kantil ortama uyarlanmış hali olan QCCEMG tahmincisinin havuzlanmış versiyonunu uygular. Bireysel kantil regresyonları QCCEMG ile aynı şekilde tahmin edilir, ancak Ortalama Grup yerine Pooled Mean Group yaklaşımı ile birleştirme ve çıkarım yapılır. Tüm bu üç tahminci de paneller arasında heterojen katsayılara izin verir, kantile bağlı parametreleri modeller ve gözlenmeyen ortak faktörlerden kaynaklanan yatay kesit bağımlılığına karşı dayanıklıdır.
Demetrescu, Hosseinkouchack ve Rodrigues (2023) testi (DHR) panel kantil regresyonunun artıklarının yatay kesit bağımlılığı (CSD) gösterip göstermediğini test eder.
Panel veri için kantil regresyon eğim homojenliği testleri; Galvao, Juhl, Montes-Rojas ve Olmo (2017) tarafından kantil regresyon (QR) sabit etkiler panel veri modelleri için önerilen Swamy tipi ve standartlaştırılmış Swamy tipi eğim homojenliği sınamalarıdır. Eğer test H₀ hipotezini reddetmezse, havuzlama (pooling) uygundur ve standart FE-QR tahmincisi kullanılabilir. Eğer test H₀ hipotezini reddederse, eğimler heterojendir ve her panel için ayrı zaman serisi tahmini yapmak daha uygun olur.
Panel Kantil Granger Nedensellik (Panel Quantile Causality, PQC) testi (Wang ve Nguyen, 2022; Chuang, Kuan ve Lin, 2009), dengeli panel veri için panel kantil Granger nedensellik testi uygular. Testin bootstrap p-değerleri, panel birimleri arasındaki yatay kesit bağımlılığını (cross-sectional dependence) dikkate alır.
Eğitim Programı
1. Gün
Panel Kantil ARDL (PQARDL) model tahmincisi - Örnek 1: 3 kantilde temel PMG tahmini - Örnek 2: 5 kantil ile yarı ömür (half-life) tablosu - Örnek 3: Heterojen gecikme yapıları ile PQARDL - Örnek 4: Otomatik BIC gecikme seçimi - Örnek 5: Grafikler ve etki-tepki fonksiyonları (IRF)
Kesitler-arası Ortalamalarla Genişletilmiş Panel Kantil ARDL (CS-PQARDL), Kantil CCEMG (QCCEMG) ve Kantil CCEPMG (QCCEPMG) - Örnek 1: Medyan kantilde QCCEMG - Örnek 2: Birden fazla kantilde QCCEMG - Örnek 3: Uzun dönem spesifikasyonu ile CS-PQARDL - Örnek 4: ECM ile yeniden parametrize edilmiş CS-PQARDL - Örnek 5: CSA gecikmeleri ile QCCEMG - Örnek 6: Tahmin sonrası erişim - Örnek 7: Medyan kantilde QCCEPMG - Örnek 8: CSA gösterimi ile birden fazla kantilde QCCEPMG
2. Gün
Panel kantil regresyonlarında yatay-kesit bağımlılık testi (DHR) - xtpqardl sonrası test - xtcspqardl sonrası test
Panel veri için kantil regresyon eğim homojenliği testi - Temel test - HAC ile değişken bazlı testler - Bofinger bant genişliği ile
Panel Kantil Granger Nedensellik (PQC) - PQC testi — Tam kantil grid - PQC testi — Kuyruklara odaklı - Yoğun kantil grid (9 kantil) ile PQC - PQC sonrası kaydedilmiş sonuçlara erişim
YENİ SEZON EĞİTİMLERİMİZ DEVAM EDİYOR
11-12 NİSAN 2026


   
YAKLAŞAN EĞİTİMLER
ÖNCEKİ EĞİTİMLER
Eğitim Verilen Kurumlar
- Rekabet Kurumu [2023-halen]
- Temel İstatistik ve Olasılık
- Stata Uygulamalı Temel Ekonometri
- Stata Uygulamalı Zaman Serisi Ekonometrisi
- Stata Uygulamalı İleri Zaman Serisi Ekonometrisi
- Stata Uygulamalı Panel Veri Ekonometrisi
- Stata Uygulamalı İleri Panel Veri Ekonometrisi
- T.C. Cumhurbaşkanlığı Strateji ve Bütçe Başkanlığı [2023-halen]
- Türkiye İş Bankası A.Ş. [2022 - 2025]
- Uygulamalı Ekonometrik Modelleme
- Temel Ekonometri ve Model Seçimi
- Temel Zaman Serisi Analizi, ARIMA Forecasting ve ARCH Modellemesi
- Temel İstatistik
- TÜİK Mensupları Derneği (TÜMDER) [2021-2023]
- R ile Temel İstatistik ve Ekonometri
- Stata ile Temel İstatistik ve Ekonometri
- Stata ile Zaman Serisi Analizi
- Stata ile Panel Veri Analizi
devamı için tıklayınız
pdf
|