Panel verilerde kümeleme analizi: Seçilmiş OECD ülkelerinin ekolojik ayak izi üzerine bir uygulama
Clustering analysis in panel data: An application on the ecological footprint of selected OECD countries
Yazar: HÜSEYİN ÜNAL
Danışman: PROF. DR. MUSTAFA KÖSEOĞLU
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Ekonometri = Econometrics
Dizin: Ayak izi = Foot mark ; Kümeleme analizi = Cluster analysis ; OECD ülkeleri = OECD countries ; Panel veri modelleri = Panel data models ; Çevre = Environment

Özet:
Panel veri, yatay kesit ve zaman serisi verilerini birlikte analiz edebilme avantajı ile son yıllarda oldukça yaygın hale gelmiştir. Bireyler, firmalar, ülkeler vb. birimlerin zaman boyutu verilerinden oluşan panel veride birimler arasında farklılık söz konusu olabilmektedir. Panel veri modellerinde heterojenliği hesaba katmamak, tutarsız parametre tahminlerine yol açabilmektedir. Heterojenliği hesaba katmanın en temel yolu ise eğim parametrelerinin farklı olduğunu kabul etmektir. Ancak buna rağmen istenilen sonuçlar elde edilemediğinde, panel verinin alt gruplara ayrılması ve her grup için ayrı ayrı tahmin yapılması daha tutarlı sonuçlar almaya imkan sağlamaktadır. Tek değişkenli panel verilerde benzer alt gruplar kolay bir şekilde oluşturulabilmektedir. Ancak çok değişkenli panel verilerde homojen grupları oluşturmak istatistiki yöntem gerektirmektedir. Dolayısıyla çok değişkenli panel verilerde alt grupları oluşturmak için panel veri kümeleme analizi kullanılmaktadır. Panel veri kümeleme analizi ile homojen alt grupların oluşturulması, parametre tahmininin etkinliği ve tutarlılığı için büyük bir önem taşımaktadır.

Bu çalışma, 1971-2017 dönemi ele alınarak ekolojik ayak izi, biyolojik kapasite, kişi başına düşen GSYH, beşeri sermaye ve nüfus yoğunluğu değişkenleri üzerinden OECD ülkelerinin çevre kalitesini değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Oluşturulan panel veri setinin birimlere göre heterojen olduğu dikkate alınarak panel veriye kümeleme analizi uygulanmıştır. Ülkelerin tamamı ve kümeleme analizi sonucunda elde edilen homojen alt gruplar için parametre tahmini yapılmıştır. Alt gruplar üzerinde yapılan parametre tahminlerinin tüm OECD ülkeleri için yapılan parametre tahminlerinden daha etkin ve tutarlı olduğu görülmüştür.

Abstract:
Panel data has become very common in recent years with the advantage of analyzing cross-section and time series data together. In panel data, which consists of the data of units over time of Individuals, firms, countries, etc. there may be differences between units. Neglecting heterogeneity in panel data models can lead to inconsistent parameter estimates. The most basic way to account for heterogeneity is to accept that the slope parameters are different. However, when the desired results are not obtained, dividing the panel data into subgroups and making separate estimations for each group will allow to obtain more consistent results. Similar subgroups can be easily created in univariate panel data. However, forming homogeneous groups in multivariate panel data requires statistical method. Therefore, panel data clustering analysis is used to create subgroups in multivariate panel data. Creating homogeneous subgroups with panel data clustering analysis is of great importance for the efficiency and consistency of parameter estimation.

In this study, it is aimed to evaluate the environmental quality of OECD countries through the variables of ecological footprint, biological capacity, domestic income per capita, human capital and population density for the period 1971-2017. Considering that the panel data set is heterogeneous according to the units, clustering analysis was applied to the panel data. Parameter estimation was made for all countries and homogeneous subgroups obtained as a result of cluster analysis. Parameter estimations made on subgroups were found to be more effective and consistent than parameter estimations obtained for all OECD countries.