Sayma verileri ile regresyon analizi ve talep verilerine uygulanması
Regression analysis with counting data and its application to demand data
Yazar: DİCLEHAN ŞEKER
Danışman: PROF. DR. HAKAN TÜRKAY
Sivas Cumhuriyet Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Ekonometri = Econometrics
Dizin: Ekonometri = Econometrics ; Ekonometrik modeller = Econometric models ; Genelleştirilmiş doğrusal modeller = Generalized linear models ; Regresyon = Regression ; Regresyon analizi = Regression analysis ; Sayma veri modelleri = Count data models ; Talep = Demand

Özet:
Regresyon analizi iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi açıklamak için kullanılan istatistiksel bir yöntemdir. Regresyon analizinde bağımlı değişkenin sayım yoluyla elde edilmesi durumunda sayma verileri ile regresyon modellerinin kullanılması gerekmektedir. Sayma verileri ile regresyon modellerinin temelini Poisson regresyon oluşturmaktadır.
Bu tez çalışmasında sayma verisi regresyon modellerinin tanıtılması ve otomobil talebi ile konut talebi verilerine uygulanması gerçekleştirilmiştir. Otomobil talebini ve konut talebini etkileyen faktörlerin açıklayıcı değişken olarak kullanıldığı regresyon modelleri kurularak çözümlenmiştir. Bu amaç doğrultusunda çalışmada ilk olarak genelleştirilmiş doğrusal modellere yer verilmiştir. İkinci olarak sayma verisi ile regresyon modellerinden Poisson regresyon, Negatif Binom regresyon, Genelleştirilmiş Poisson regresyon, Sıfır Yığılmalı regresyon ve Hurdle regresyon modellerinin yapısı ve işleyişleri açıklanmıştır. Bu modellere ek olarak aşırı yayılım durumundan da bahsedilmiştir. Daha sonra sayma verisi regresyon modelleri için kullanılan uyum iyiliği testleri ve bilgi kriterleri açıklanmıştır.
Çalışmanın uygulama kısmında talep verisi olarak otomobil satış ve konut satış sayıları gelir ve fiyat endekslerinin açıklayıcı değişken olarak kullanıldığı regresyon modelleri kurularak analizler yapılmıştır. Modelleme denemeleri STATA 16 ve EVİEWS 10 paket programları ile yapılmıştır. Tahmin edilen sonuçlara göre Negatif Binom regresyon modelinin hem otomobil satış sayıları hem de konut satış sayıları için en uygun model olduğu görülmüştür.
Anahtar Kelimeler: Sayma Verileri İle Regresyon, Sıfır Yığılmalı Regresyon, Poisson Regresyon, Hurdle Regresyon, Negatif Binom Regresyon

Abstract:
Regression analysis is a statistical method used to describe the relationship between two or more variables. In the regression analysis, counting data and regression models must be used if the dependent variable is obtained by counting. Poisson regression is the basis for counting data and regression models.
In this thesis study, the presentation of the counting data regression models and the application of the car request and housing request data was carried out. The regression models are established and analyzed by using the factors that affect the car demand and housing demand as descriptive variables. For this purpose, the study first included the generalized linear models. Secondly, the structure and operation of the Poisson regression, negative Binom regression, Generalized Poisson regression, Zero-Inflated regression and Hurdle regression models are explained by counting data and regression models of regression. In addition to these models, there is also a mention of the over-spread situation. The compatibility goodness-of-fit test and information criteria used for counting data regression models are then explained.
In the application of the study, the number of car sales and housing sales as claim data was established by establishing regression models where income and price indexes are used as descriptive variables. Modeling trials are done with STATA 16 and EVIEWS 10 package programs. According to the estimated results, the negative Binom regression model was found to be the best model for both car sales and housing sales numbers.
Keywords: Regression with Counting Data, Zero-Inflated Regression, Poisson Regression, Hurdle Regression, Negative Binomial Regression,