Ekonometrik Analiz Yaptırma

Ekonometrik Analiz

Ekonometrik analiz, ekonomik olayları ve ilişkileri matematiksel modeller ve istatistiksel yöntemler kullanarak analiz eden bir bilim dalıdır. Ekonomik teorileri nicel verilere uygulayarak, ekonomik fenomenleri daha iyi anlamamızı ve tahmin etmemizi sağlar.

Ekonometrik Analizin Amacı

• Ekonomik Teorilerin Testi: Ekonomik teorilerin gerçek dünya verileriyle uyumunu test etmek.

• Ekonomik İlişkilerin Ölçülmesi: Ekonomik değişkenler arasındaki nedensellik ve korelasyon ilişkilerini ölçmek.

• Ekonomik Tahminler: Gelecekteki ekonomik olayları tahmin etmek.

• Politikaların Değerlendirilmesi: Ekonomik politikaların etkilerini değerlendirmek.

Ekonometrik Analizin Önemi

• Politikaların Geliştirilmesi: Ekonomik politikaların etkinliğini değerlendirmeye yardımcı olur.

• Ekonomik Tahminler: Gelecekteki ekonomik gelişmeleri tahmin etmeye imkan tanır.

• Ekonomik Teorilerin Geliştirilmesi: Ekonomik teorilerin ampirik olarak test edilmesini sağlar.

• İşletme Kararları: İşletmelerin karar verme süreçlerine rehberlik eder.

Ekonometrik Analiz Yaptırma

Detaylı bilgi için iletişime geçin.

Ekonometrik Analiz Yöntemleri

• Klasik Doğrusal Regresyon Analizi: En basit ve en yaygın kullanılan yöntemdir. Bir bağımlı değişkenin bir veya daha fazla bağımsız değişkenle ilişkisini inceler.

• Zamana Bağlı Veri Analizi: Zaman serileri verileri üzerinde yapılan analizdir. Trend, mevsimsellik ve döngüsel hareketler gibi zamanla değişen yapıları inceler.

• Panel Veri Analizi: Hem bireysel hem de zaman boyutunu içeren veriler üzerinde yapılan analizdir. Farklı bireylerin zaman içindeki değişimlerini inceler.

• Simultane Eşitlik Modelleri: Birden fazla denklemin aynı anda çözüldüğü karmaşık modellerdir. Ekonomik sistemdeki karşılıklı bağımlılıkları inceler.

• Sınır Analizi: Ekonomik kararların sınır koşulları altında alındığı durumları inceler.

Ekonometrik Analizin Adımları

1. Problem Tanımı: Analizin amacını ve sorularını belirlemek.

2. Veri Toplama: İlgili ekonomik verileri toplamak.

3. Modelin Kurulması: Teorik çerçeveye uygun bir ekonometrik model oluşturmak.

4. Parametre Tahmini: Modelin parametrelerini tahmin etmek.

5. Modelin Değerlendirilmesi: Modelin uygunluğunu ve sağlamlığını test etmek.

6. Sonuçların Yorumlanması: Elde edilen sonuçları ekonomik olarak yorumlamak.

Ekonometrik Analizde Kullanılan Yazılımlar

• EViews: Ekonometrik analizler için en yaygın kullanılan yazılımlardan biridir.

• Stata: Geniş bir istatistiksel ve ekonometrik analiz araçları sunar.

• R: Açık kaynaklı, ücretsiz ve güçlü bir istatistiksel yazılımdır.

• Python: Makine öğrenmesi ve veri bilimi için kullanılan popüler bir programlama dilidir.

Ekonometrik Modelin Temel Bileşenleri

• Bağımlı Değişken: Açıklanmak istenen değişken (örneğin, tüketim, üretim).

• Bağımsız Değişkenler: Bağımlı değişkeni etkileyen değişkenler (örneğin, gelir, fiyat, faiz oranı).

• Hata Terimi: Modelde açıklanamayan varyasyonu temsil eder.

• Parametreler: Modeldeki katsayılar, bağımsız değişkenlerin bağımlı değişken üzerindeki etkisini gösterir.

Özetle, ekonometrik analiz, ekonomik olayların karmaşık yapısını anlamak ve ekonomik politikaların geliştirilmesi için vazgeçilmez bir araçtır. İstatistiksel yöntemler ve ekonomik teoriyi bir araya getirerek, ekonomik verileri anlamlı bir şekilde yorumlamamızı sağlar.

Ekonometrik Analiz Yaptırma

Detaylı bilgi için iletişime geçin.

Stata Programında Ekonometrik Analiz Yaptırma

Stata, verileri saklamanıza ve yönetmenize, verileriniz üzerinde istatistiksel analizler yapmanıza ve anlaşılır görselliğe sahip grafikler oluşturmanıza olanak sağlayan bir yazılımdır. Genel amaçlı bir yazılım programı olan Stata, StataCrop tarafından 1985 yılında geliştirilmiştir. Program, istatistiksel analiz, veri yönetimi, grafik, simülasyon ve özel programlama gibi alanlarda kullanılmaktadır.

Günümüz dünyası artık çok daha hızlı veri üretir hale gelmiştir. Bu verilerin analiz edilmesi bireyler, şirketler ve ülkeler için stratejik kararlarını almak noktasında çok önemlidir. Panel veri zaman serileri ve kesit verilerinin kombinasyonundan oluşan veriyi ifade eder. Bu panel veri setlerinin stratejik kararlar açısından analiz edilmesi ve politika oluşturulması anlamlı sonuçlar vermektedir. Böylece panel veri analizi ile yalnızca yatay kesit veya zaman serisi analizi kullanılarak ele alınamayan dinamikleri ele almak mümkün hale gelmektedir. Panel veri analizi, farklı birimlerarası farklılıkları anlamak için bir yol gösterici olabilmektedir.

Ekonometrik analizleri gerçekleştirmek için Stata,SPSS, SAS, Eviews, R, Matlab ve Gauss programları kullanılmaktadır. Bu durumda aklınıza gelen ilk soru neden Stata’yı tercih ediyoruz olacaktır. Stata’yı tercih etmemizin başlıca nedenleri arasında büyük veri setlerinin kullanımına ve düzenlenmesine izin vermesi ve panel ve zaman serisi regresyon analizleri için sürekli gelişme göstermesidir. Ayrıca Stata belirli bir ihtiyacı olan kullanıcılar tarafından sürekli olarak güncellenmekte veya geliştirilmektedir. Veri Girişi Stata xls, xlsx, csv, dta, txt ve bazı istatistik programlarının kendi uzantılı dosyalarında yer alan veri setlerini çekebilmektedir.

Veri Setine Ait Tanımlayıcı İstatistikler: Ekonometrik analize başlamadan önce, elinizdeki veri setini tanımanız gereklidir. Ekonometrik analize başlamadan önce, her zaman tüm değişkenlerin frekanslarını, kategorik değişkenlerin nasıl kodlandığını, minimum, maksimum değerleri ve kayıp gözlem sayısını kontrol etmelisiniz. Bu, veri setindeki uç noktaları ve olası hataları ortaya çıkarmanın en iyi yoludur.

Veri Seti ile Yapılan Temel İşlemler: Stata, veriyi numerik veya metin (string) olmak üzere iki şekilde saklar. Stata’nın metin olarak sakladığı veriler belirli bilgiler vermek için kullanılır. Stata’da eğer bir veri metin olarak saklanmıyorsa o veri mutlaka numerik olarak saklanmaktadır.

Grafik Çizme: Değişkenler arasında nasıl bir ilişki olduğunu görmek için tercih edilen yollardan biri grafik çizmektir. Stata’da bar, nokta, kutu, pasta ve dağılım grafikleri çizilebilmektedir. Stata çizilen grafikler üzerinde değişiklik yapmak, not ve başlık eklemek açısından oldukça esnektir.

Panel Veri Analizi ve Uygulama Alanları

Zamana göre değişen veriler ile hayatımızın her noktasında karşılaşıyoruz. Firmaların, ülkelerin, hastanelerin; kısacası çok sayıda birimin farklı zamanlarına ait değişkenlerini analiz etmek istiyoruz.

Panel veri analizi, zamana göre elde ettiğimiz değişkenler üzerinden analiz yapmamızı sağlayan ekonometrik yöntemler topluluğunu içeriyor. Yalnızca tek bir zaman periyoduna ait verilerimiz çapraz kesitsel verilerdir. Zamana göre çapraz kesitsel verilerin birleşiminden oluşan veri türlerine panel veri; bu tür verileri analiz etmek için kullandığımız ekonometrik-istatistiksel analiz tekniklerinin birleştiği alana da panel veri analizi diyoruz.

Panel veri analizi hangi alanlarda uygulanıyor?

Ekonomi, finans, sağlık, endüstri, işletme gibi alanlarda da panel veri analizi karşımıza çıkıyor.

Panel Veri Analizi ve Yazılımları: Panel veri analizini uygulamak için farklı ekonometrik analiz programlarından yararlanabiliriz. Yaygın olarak kullanılan yazılımdan söz edebiliriz: Stata yazılımı E-Views yazılımı R Programı Stata yazılımında çok sayıda farklı seçenek bulunuyor. Programda hem sayısal, hem de kategorik bağımlı değişkene sahip olan panel veriler için analiz seçenekleri bulunuyor. Kategorik bağımlı değişkenlerin yer aldığı panel veri analizi yaklaşımları için Stata’da Probit tahminci seçeneği mevcut olmaktadır. Stata programında ister kod yazarak, ister menüler üzerinden panel verilerimizi analiz edebiliyoruz. Stata’da kod yazarak alternatif modellere yönelik panel veri analizlerini uygulamak mümkün olmaktadır. E-Views programında da farklı analiz seçeneklerini kullanabiliyoruz. Sabit etki modeli, rassal etki modeli, birleştirilmiş (pooled) tahmin modeli gibi alternatif teknikleri kullanabiliriz. R Programında da panel verilerimizi analiz edebilmek için kullanacağımız onlarca farklı yaklaşım bulunuyor. Diğer programlarda olan tahmin teknikleri, varsayımsal sınamaları ve alternatif modelleri R programı sayesinde kolaylıkla uygulayabiliyoruz. R programında bağımlı değişkenin farklı dağılımları için Genelleştirilmiş Lineer Modeller kapsamında panel veri analizi yöntemleri bulunuyor. Bu tür farklı teknikler için tasarlanmış plm, pglm gibi muhteşem R paketlerini kullanabiliyoruz. Ancak R programı henüz yaygın olarak kullanılmadığı için araştırmacılar tarafından pek tanındığını söyleyemeyiz. Türkçe yayınlanan makalelerin büyük çoğunluğunda, panel veri analizi sonuçlarının Stata tarafından alındığını gözlemliyoruz. Stata ile panel veri analizi, özellikle akademik makalelerde dikkat çekiyor. Stata, E-Views ve R dışında Gauss gibi farklı yazılımları da kullanabiliriz. Stata ile panel veri analizi tekniklerinin uygulanması, en sık başvurulan yolların başında geliyor. Ancak Minitab, SPSS gibi klasik istatistiksel analiz programlarında panel verilere özgü yaklaşımlar mevcut değil. Bu tür klasik yazılımlar için sentaks kullanmak da faydasız… Panel veri analizi oldukça kapsamlı bir konu ve model seçiminden varsayımların test edilmesine değin uzanan farklı konu başlıkları bu analiz kapsamında yer alıyor. Panel veri analizine başlamadan önce durağanlık, otokorelasyon, değişen varyans gibi çeşitli varsayımların da test edilmesi gerekiyor. Söz konusu varsayımların sağlanmadığı durumlar için de ekonometri literatüründe özel dayanıklı (robust) tahmin teknikleri öneriliyor. Dayanıklı teknikler kapsamında Driscoll-Kraay gibi mükemmel sonuçlar verebilen tekniklere başvurabiliyoruz. Etki türünün seçimi de panel veri analizinde önemli bir yer tutuyor.

Hausman testi, Lagrange Çapranı testi gibi farklı test isimleri bu noktada bilimsel yayınlar içerisinde görülebiliyor. Panel verilerin dengeli mi, dengesiz mi olduğu da analiz noktasında önem arz ediyor. Özetle zamana bağlı kesitsel veriler ile çalıştığımızda, dikkat etmemiz gereken çok nokta var. Bu yazımızda panel veri analizine ilişkin kısa bir giriş yapmak istedik ve bu analiz teknikleri ile ilgili başlıca ekonometrik analiz programlarını tanıtmaya çalıştık. Panel veri analizinin başlı başına bir analiz dünyasına sahip olduğunu söylesek, abartmış sayılmayız. Gelecek yazılarımızda Haussman testi, Breusch-Pagan testi, en uygun modelin seçimi ve modellerin yorumlanması üzerine farklı içerikleri paylaşmaya devam edeceğiz.

Stata ile Regresyon Analizi

Tek Değişkenli Regresyon Analizi: Regresyon analizi bağımlı değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi inceleyen bir analiz yöntemidir. Analiz bir bağımsız değişkenle gerçekleşirse tek değişkenli regresyon analizi olarak adlandırılır.

Hata Terimleri İçin Normallik Testi: Hata terimlerinin normal dağılıp dağılmadığını test etmek için Jarque-Bera testi kullanılmaktadır. Stata’da bu testi yapmak için hazır bir komut bulunmamaktadır.

Yapısal Farklılaşma için Chow Testi: Stata’da Chow testi yapmak için yine hazır bir komut bulunmamaktadır. Bu test birkaç adımda yapılabilmektedir.

Çok Değişkenli Regresyon Analizi: Analiz birden fazla bağımsız değişken ile gerçekleşirse çok değişkenli regresyon analizi olarak adlandırılır.

Tahmin Sonrası Testler

Çoklu Doğrusallık: Çoklu doğrusallık sorunu ekonometrik bir modelde açıklayıcı değişkenler arasındaki ilişkinin derecesi yüksek olduğunda ortaya çıkar. Çoklu doğrusallığın varlığı Korelasyon Katsayıları ve Varyans Şişirme Faktörü ile araştırılmaktadır.

Korelasyon Katsayısı: Açıklayıcı değişkenler arasındaki ilişkinin derecesini gösteren korelasyon katsayısı 1’e eşit ise tam çoklu doğrusallık, 0.8 ve 1 arasında değer alıyorsa tam olmayan çoklu doğrusallık sorununun var olduğu anlamına gelmektedir.

Varyans Şişirme Faktörü: Varyans şişirme faktörü çoklu doğrusallık sorununun varlığını araştırmak için kullanılan diğer bir yöntemdir. Her bir değişken için hesaplanan VIF değerleri 10’dan yüksek değer alıyorsa bu çoklu doğrusallık sorununun olduğunu gösterir. VIF değerlerini elde etmek için önce ele alınan model tahmin edilir.

Değişen Varyans Testi: Değişen varyans, hata terimlerinin varyanslarının birbirinden farklı olmasıdır, Değişen varyansın belirlenmesi için Grafik İncelemesi’ne gidilebileceği gibi White ve ARCH-LM testleri de kullanılabilmektedir.

Grafik İnceleme Değişen varyansın varlığını belirlemek için kullanılabilecek bir yöntem hata terimleri ile bağımlı değişkenin tahmini değerleri arasındaki ilişkinin incelenmesidir.

White Testi: White testi asıl denklem ve bağımlı değişkeni, hata terimlerinin tahmini değerlerinin karesi açıklayıcı değişkenleri ise asıl denklemde kullanılan açıklayıcı değişkenlerin kendisi, karesi ve çarpımlarından oluşan bir yardımcı denklem ile gerçekleştirilir. Değişen varyans testlerini gerçekleştirmeden önce Stata’ya elimizdeki veri setinin zaman serisi olduğunu tanıtmamız gerekmektedir.

ARCH-LM Testi: Değişen varyansın varlığını tespit etmek için kullanlan bir diğer test ARCH-LM Testi’dir. Bu test yöntemi regresyon denkleminin yanında bağımlı değişkeni, hata terimlerinin tahmini değerlerinin karesi açıklayıcı değişkenleri ise hata terimlerinin tahmini değerlerinin gecikmeli değerlerinden oluşan bir denklem yardımıyla değişen varyansı test etmektedir.

Genelleştirilmiş En Küçük Kareler (GEKK): Genelleştirilmiş En Küçük Kareler, değişen varyansın formunun tam olarak bilindiği takdirde, değişen varyans sorununu ortadan kaldırmak için kullanılan bir tahmin yöntemidir. GEKK yöntemi ile asıl denklemden dönüştürülmüş bir denklem elde edilir ve daha sonra bu dönüştürülmüş denklem EKK ile tahmin edilir. Dönüştürülmüş denkleme EKK uygulanması Ağırlıklı EKK (weighted least squares) olarak adlandırılır.

Ardışık Bağımlılık Testi: Ardışık bağımlılığın nasıl tespit edileceği hakkında bilgi vermeye geçmeden önce ardışık bağımlılığın ne olduğunu tanımlayalım. Ardışılık bağımlılık, hata terimleri arasında ilişki olması (E(ui , uj ) ̸= 0, i ̸= j) durumudur. Burada ardışık bağımlılığın varlığı Grafik İncelemesi ve iki farklı ardışık bağımlılık testi kullanılarak araştırılacaktır. Bu testlerden ilki Durbin-Watson, ikincisi ise Breusch-Godfrey LM testidir.

Grafik İnceleme: Hata terimlerinin zaman içindeki seyri ardışık bağımlılığın varlığı hakkında bizlere bilgi verebilmektedir. Bu doğrultuda aşağıdaki adımlar takip edilerek hata terimlerinin zamana karşı grafiği çizdirilebilir. Durbin-Watson Testi Durbin-Watson testi, hata terimlerinde birinci sıra AR(1) ardışık bağımlılık olup olmadığını kontrol etmek için kullanılan bir testtir. Bu testler bir takım varsayımlar altında çalışmaktadır. Breusch-Godfrey LM Testi Breusch-Godfrey LM testi, Durbin-Watson testindeki sınırlamaları aşan daha yüksek derecede ve AR sürecinin yanında MA sürecini de dikkate alan bir testtir. Bu testi gerçekleştirmek için yine öncelikle ele alınan modelin tahmin edilmesi gereklidir.

EViews Programında Ekonometrik Analiz Yaptırma

EViews (Econometric Views), ekonometrik modelleme ve tahmin için yaygın olarak kullanılan bir yazılımdır. Zaman serisi analizi, panel veri analizi, eşbütünleşme testleri ve tahmin gibi birçok farklı ekonometrik yöntem için kullanışlı araçlar sunar.

EViews ile Yapılabilecek Ekonometrik Analizler

• Zaman Serisi Analizi:

  • ARIMA modelleri

  • VAR modelleri

  • ARCH/GARCH modelleri

  • Birim kök testleri

  • Eşbütünleşme testleri

• Panel Veri Analizi:

  • Sabit efektler modeli

  • Rastgele efektler modeli

  • Dinamik panel veri modelleri

• Regresyon Analizi:

  • Klasik doğrusal regresyon

  • Çoklu doğrusal regresyon

  • Non-parametrik regresyon

• Simültane Eşitlik Modelleri:

  • 2SLS

  • 3SLS

• Sınır Analizi:

  • Tobit model

  • Probit model

• Heteroskedastisite ve Otokorelasyon Testleri

• Model Tanılama

EViews ile Ekonometrik Analiz Yapma Adımları

1. Veri Girişi: Verileri EViews'e uygun formatta (genellikle Excel) yükleyin.

2. Veri İşleme: Verileri temizleyin, dönüştürün ve istatiksel özetleri hesaplayın.

3. Modelin Belirlenmesi: Teorik çerçeveye uygun bir ekonometrik model oluşturun.

4. Parametre Tahmini: Modelin parametrelerini tahmin edin (OLS, GLS, NLS vb.).

5. Modelin Değerlendirilmesi: Modelin uygunluğunu ve sağlamlığını test edin (R-kare, F-istatistik, t-istatistik, hata terimi analizleri).

6. Sonuçların Yorumlanması: Elde edilen sonuçları ekonomik olarak yorumlayın.

Ekonometrik Analizde neden EViews'ı seçmelisiniz?

EViews, esnek, kullanımı kolay bir arayüz içerisinde güçlü analitik araçlar sunan modern bir ekonometri, istatistik ve tahmin paketidir. EViews'ı kullanarak verilerinizi hızlı ve verimli bir şekilde yönetebilir, ekonometrik ve istatistiksel analizler gerçekleştirebilir, tahminler veya model simülasyonları oluşturabilir ve yayınlanmak veya diğer uygulamalara dahil edilmek üzere yüksek kaliteli grafikler ve tablolar üretebilirsiniz. EViews iş akışınız göz önünde bulundurularak tasarlanmıştır. Yenilikçi EViews kullanıcı arayüzü, veri girişi ve içe aktarımından veri görselleştirmeye, istatistiksel analize, tahmine, tahmin ve model çözmeye, yayın kalitesinde sunum çıktısına kadar sürecin her adımını basitleştirir.

Yenilikçi EViews arayüzü, modern Windows işletim sistemlerinden yararlanmak üzere sıfırdan tasarlanmış olduğundan kullanımı kolaydır. Çoğu kullanıcı, EViews ile tanıştıktan birkaç dakika sonra arayüzde uzmanlaşabilir. Öğrenilecek karmaşık bir sözdizimi yok; birkaç fare vuruşu veya klavye tıklaması ve artık çalışmaya hazırsınız! EViews diğer Windows ürünlerinizle bütünleşir. EViews, çok çeşitli farklı dosya formatlarını (web sayfalarından Excel'e, Stata veya SAS'a kadar) açıp kaydetmenin yanı sıra, kopyala ve yapıştır, nesne bağlama ve yerleştirme ve ODBC bağlantıları gibi standart Windows teknolojilerini destekler. EViews'ın temel tasarımı fareyle çalıştırılan bir kullanıcı arayüzüne sahip olmasına rağmen, EViews ayrıca kapsamlı bir programlama ve komut dili de sunar. EViews'daki tüm eylemler, tekrarlanan görevleri otomatikleştirmek veya çalışmanızın kaydını tutmak için kodlanabilir.

EViews İkincil Veri Analizinin Yürütülmesinde Nasıl Yardımcı Olur?

EViews, İkincil Veri Analizinin yürütülmesine yardımcı olabilecek çeşitli amaçlarla kullanımını kolaylaştıran kullanıcı arayüzü akılda tutularak tasarlanmıştır. Veri girişi ve içe aktarma, istatistiksel analiz, veri görselleştirme, tahmin etme, model çözme, tahmin gibi kolay adımları içerir ve aynı zamanda yayın için kaliteli bir sunum sağlar. EViews, kolay adımların yanı sıra kapsamlı programlama ve komut dili de sağlar ve tekrarlanan görevleri otomatikleştirmek için de kullanılabilir. EView'lerin gelişmiş yardımı ayrıca regresyon analizi, katsayı istatistikleri, ağırlıklı regresyon, lojistik regresyon tekniklerini de içerir ve bunların tümü en küçük kareler yöntemiyle yapılabilir. Panel Veri, yatay kesit analizi, vektör otoregresyonu, granger nedensellik testleri, eşbütünleşme ve simülasyonlar EViews tarafından desteklenen diğer görevlerden bazılarıdır. Ayrıca EViews, veri analistlerine çok yönlü destek sağlamak için Excel, SAA, SPSS, TSP, Stata ve Rats dahil olmak üzere farklı dosya formatlarını destekler.

STATA

EVİEWS

R

R programı, istatistiksel analiz ve özellikle ekonometrik modelleme için son derece güçlü ve esnek bir araçtır. Ücretsiz ve açık kaynaklı olması, geniş bir kullanıcı topluluğu ve sürekli gelişen paketler sayesinde ekonometri alanında popülerliğini artırmıştır.

Neden R?

• Ücretsiz ve Açık Kaynak: Herkes tarafından ücretsiz olarak kullanılabilir ve kaynak kodlarına erişilebilir.

• Geniş Bir Paket Ekosistemi: Ekonometrik analiz için özel olarak tasarlanmış birçok paket (örneğin, lmtest, plm, forecast, vars, tseries) bulunmaktadır.

• Esneklik: R, kullanıcıların kendi fonksiyonlarını yazmasına ve mevcut paketleri özelleştirmesine olanak tanır.

• Grafik Özellikleri: ggplot2 gibi paketler sayesinde etkileyici ve özelleştirilebilir grafikler oluşturulabilir.

• Topluluk Desteği: Büyük ve aktif bir kullanıcı topluluğu sayesinde sorunlara çözüm bulmak ve yeni yöntemler öğrenmek kolaydır.

R ile Yapılabilecek Ekonometrik Analizler

• Regresyon Analizi:

  • Klasik doğrusal regresyon

  • Çoklu doğrusal regresyon

  • Non-parametrik regresyon

  • Robust regresyon

• Panel Veri Analizi:

  • Sabit efektler modeli

  • Rastgele efektler modeli

  • Dinamik panel veri modelleri

• Zaman Serisi Analizi:

  • ARIMA modelleri

  • VAR modelleri

  • GARCH modelleri

  • Birim kök testleri

  • Eşbütünleşme testleri

• Sınır Analizi:

  • Tobit model

  • Probit model

• Heteroskedastisite ve Otokorelasyon Testleri

• Model Tanılama

• Makine Öğrenmesi Yöntemleri:

  • Karar ağaçları

  • Rastgele ormanlar

  • Destek vektör makineleri

R ile Ekonometrik Analiz Yapma Adımları

1. Paket Yükleme: Gerekli paketleri yüklemek için install.packages() fonksiyonu kullanılır.

2. Veri Yükleme: Verileri CSV, Excel veya diğer formatlarda R'e yükleyebilirsiniz. read.csv() veya readxl paketini kullanabilirsiniz.

3. Veri İşleme: Verileri temizleyin, dönüştürün ve istatiksel özetleri hesaplayın. dplyr paketi veri manipülasyonu için çok kullanışlıdır.

4. Model Oluşturma: lm() fonksiyonu ile basit bir doğrusal regresyon modeli oluşturabilirsiniz. Daha karmaşık modeller için diğer paketlerin fonksiyonlarını kullanabilirsiniz.

5. Model Değerlendirme: summary() fonksiyonu ile modelin özetini alarak katsayıları, standart hataları, R-kare gibi değerleri inceleyebilirsiniz.

6. Grafikler: ggplot2 paketi kullanarak model sonuçlarını görselleştirebilirsiniz.

R'in Avantajları

• Ücretsiz ve Açık Kaynak: Herkes tarafından ücretsiz olarak kullanılabilir ve kaynak kodlarına erişilebilir.

• Geniş Bir Paket Ekosistemi: Ekonometrik analiz için özel olarak tasarlanmış birçok paket bulunmaktadır.

• Esneklik: Kullanıcıların kendi fonksiyonlarını yazmasına ve mevcut paketleri özelleştirmesine olanak tanır.

• Grafik Özellikleri: ggplot2 gibi paketler sayesinde etkileyici ve özelleştirilebilir grafikler oluşturulabilir.

• Topluluk Desteği: Büyük ve aktif bir kullanıcı topluluğu sayesinde sorunlara çözüm bulmak ve yeni yöntemler öğrenmek kolaydır.