Ekonometrinin Gayesi ve Iktisadi Modeller

1. Ekonometrinin Gayesi ve Iktisadi Modeller

4. EKONOMETRININ GAYESI Ekonometrinin gayesi, iktisadi iliskilerin katsayilarini ger�ege en yakin bir sekilde tahmin etmektir.

5. IKTISADI MODEL

6. ISTATISTIKI T�MEVARIM �rnekten hareketle istatistiki analiz metotlariyla ana k�tlenin �zelliklerinin tanimlanmasi istatistiki t�mevarimdir.

8. Degiskenler Nicel degisken Nitel degisken Kesikli degisken S�rekli degisken

9. Degiskenler Nicel degisken: Ne kadar veya ka� tane sorusunun karsiligidir. Sayisal olarak ifade edilir. �rnegin aylik gelir, bir nicel degiskendir. Fiyat, arazi genisligi, s�t verimi birer nicel degiskendir. Nitel degisken: Deneklerin herhangi bir niteligidir. Cinsiyet, renk, b�lge, grup gibi �zellikler, nitel degiskenlere �rnek olarak verilebilir. Nitel degiskenler ekonometrik modellerde kullanilabilir. Ancak bunun i�in nitel verilere sayisal karsiliklar verilmesi gerekir. �rnegin t�keticinin cinsiyeti erkek ise 1, kadin ise 0 olarak sayisallastirilabilir.

10. Degiskenler Kesikli degisken: Sadece tamsayisal degerler alan degiskenlerdir. �rnegin ailedeki birey sayisi tam sayisal verilerden olusmak zorundadir. S�rekli degisken: Sayi ekseni �zerinde t�m noktalarda deger alabilen degiskenlerdir. �rnegin aylik gelir, sayi ekseni �zerinde her noktada deger alabildiginden, s�rekli bir degiskendir.

11. Veri �l�ekleri Nominal , Siralama (Ordinal), Aralik (Interval), Oran (Ratio),

12. Nominal �l�ek Nominal : Verileri birbirinden ayirmaya yarayan bir numaralama veya sayisal etiketleme sistemidir. Bir baska ifadeyle, veriler nitel �zelliklerine g�re siniflandirilir. Veriler arasinda b�y�kl�k k���kl�k iliskisi yoktur. �rnegin; SSK numarasi, okul numarasi, futbolcularin sirt numarasi gibi. Sayisal b�y�kl�k ifade etmeyen kategorik veriler de nominal veri tipine girer. �rnegin; meslek, 1: Memur, 2: Is�i, 3: Esnaf, 4: �ift�i gibi.

13. Siralama �l�ek Siralama (Ordinal): Verilerin belli bir �l��te g�re b�y�kten k���ge veya k���kten b�y�ge siralanmasidir. Yarismalardaki siralama bunun bir �rnegidir. Yaygin olarak kullanilan Likert �l�egi de, siralama verilerine sahiptir. Likert �l�eginde, begenme veya �nem verme dereceleri azdan �oga veya �oktan aza dogru siralanir. �rnegin; 1: Kesinlikle katilmiyorum, 2: Biraz katiliyorum, 3: Ne katiliyorum ne katilmiyorum (n�tr), 4: B�y�k �l��de katiliyorum, 5: Kesinlikle katiliyorum.

14. Aralik �l�ek Aralik (Interval): Veriler belli iki deger arasinda t�m degerleri alabilir. Bu �l�ekte, 0 yokluk anlamina gelmez. �rnegin hava sicakligi 0?C iken, sicaklik yok denemez. Bunun yaninda 2, 1�in 2 kati demek degildir.

15. Oransal �l�ek Oran (Ratio): G�zlemlerin aldigi degerlerin, oransal olarak karsilastirilabildigi veri tipidir. Bu veri tipinde; 10, 2�nin 5 katidir; 0�in anlami ise, yokluktur. Fiyat, �retim miktari, boy, agirlik, oran veri tipine verilebilecek �rneklerdir.

16. Veri tipleri Uygulamali ekonometrik arastirmalarda �� tip veri s�z konusudur: Zaman serileri Kesit verileri Karma (panel) veri

17. Zaman serileri Birbirini izleyen periyodik d�nemlere ait verilere, zaman serisi denir. G�nl�k Haftalik Aylik �� aylik Alti aylik Yillik veriler, zaman serilerine �rnek olarak verilebilir. Zaman serilerinde hi� bir d�neme ait veri, eksik olmamalidir.

18. Zaman serisi: �rnek

19. Zaman serisi: �rnek

20. Zaman serisi: �rnek

21. Kesit verileri: Zamanin belli bir diliminde veya noktasinda; bireylerden, hanehalklarindan, firmalardan veya tarim isletmelerinden toplanan veriler, kesit verileridir. Anket yoluyla toplanan veriler, kesit verileridir. N�fus sayimi buna iyi bir �rnektir. Illere, cografi b�lgelere, �lkelere g�re belli bir zaman dilimi i�in toplanan veriler de kesit verileridir.

22. Kesit veri: �rnek

23. Kesit veri: �rnek

24. Kesit veri: �rnek

25. Kesit veri: �rnek

26. Karma veri: Zaman serisi ve kesit verilerinin bir araya getirilmesiyle, karma veri elde edilir. �rnegin 1999-2004 yillari arasinda b�lgelere g�re bugday verimleri, 1990-2005 yillari arasinda firmalara g�re s�t �retim miktarlari ve s�t maliyetleri, karma verilere �rnek olarak verilebilir.

27. Karma veri: �rnek

28. Karma veri: �rnek

31. IKTISADI MODELLER Mikro Ekonomik Modeller

32. �ok Denklemli Makro Ekonometrik Modeller

33. Ekonometrinin Konusu ve Ekonometrik Arastirmada Takip Edilen Asamalar

34. EKONOMETRININ KONUSU

35. Bagimli Degisken: Otomobil tamir masrafi (TL/Yil)

36. Bagimli Degisken: Otomobil tamir masrafi (TL/Yil)

37. Bagimli Degisken: Otomobil tamir masrafi (TL/Yil)

38. Bagimli Degisken: Patent sayisi (Adet/Yil)

39. Bagimli Degisken: Islenen Su� Sayisi (Adet/Yil)

40. Bagimli Degisken: �l�m (1000 Kisi/yil)

41. Bagimli Degisken: Bina Sayisi

42. Bagimli Degisken: Ev Alimi

43. Bagimli Degisken: Ev Fiyati (milyon TL)

44. Bagimli Degisken: Otob�sle seyahat s�resi (Saat)

45. Bagimli Degisken: �alisan kadin orani (%)

46. Bagimli Degisken: Ile G�� Orani (%)

47. Bagimli Degisken: Yurti�i Pamuk Talebi (t)

48. Bagimli Degisken: �r�n Ekilis Alani (t)

49. Bagimli Degisken: S�t t�ketimi (t)

50. Kesin (Deterministik) Model Arz teorisne g�re, arz, fiyatin bir fonksiyonudur. B�yle durumda ilk soru su olmalidir: Bu iki degisken arasinda kesin bir iliskinin var oldugunu d�s�nebilir miyiz?

51. Kesin (Deterministik) Model... Cevabimiz, hayir olmalidir. Zira modele �ok sayida degisken dahil edilse bile, yine de arz miktarini kesinlikle kestirmemiz m�mk�n degildir. Biz biliyoruz ki arz miktari, fiyat disinda pek �ok degiskene bagli olup, �rnegin diger mallarin fiyatlari, girdi fiyatlari, gelecege iliskin g�r�sler, teknoloji d�zeyi gibi degiskenler de arz miktarini etkileyecektir.

52. Kesin (Deterministik) Model... Degiskenler arasinda kesin bir iliski oldugunu varsayan modeller, kesin (deterministic) modeller olarak adlandirilmaktadir. �rnegin arz miktari y'nin, fiyat d�zeyi x'in tam bir bu�uk kati olduguna inaniyorsak: y=1.5x Bu denklem, x ve y degiskenleri arasindaki kesin bir iliskiyi temsil etmektedir. Bu kestirimde hata payi yoktur.

53. Olasilikli Model... Eger arz miktarinda belki de �nemli fakat ele alinmayan degiskenlerin veya tesad�fi olgularin yol a�tigi a�iklanmayan degisimlerin olacagina inaniyorsak, kesin model yerine tesad�fi hataya yer veren modelden yararlanmamiz gerekir. Olasilikli model hem kesin �geyi hem de tesad�fi hata �gesini i�erir. �rnegin eger arz miktari y'nin, fiyat d�zeyi x ile: y = 1.5x + Tesad�fi Hata seklinde bir iliskisi oldugunu d�s�n�yorsak, x ile y arasinda olasilikli bir iliski oldugunu anlariz. G�r�ld�g� gibi, olasilikli modelin kesin �gesi 1.5x�tir.

54. Kesin (Deterministik) ve Olasilikli Model... Bu kez grafikten yararlanalim:

55. IKTISADI MODEL

56. U HATA TERIMININ KAYNAKLARI