Panel kantil regresyon analizi ve bir uygulama
Panel quantile regression analysis and an application
Yazar: VEDAT GÜNAY
Danışman: DOÇ. DR. HAYRİYE ESRA AKYÜZ
Bitlis Eren Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
Bu çalışmada, 1990-2021 yılları arasında G7 ülkeleri ve Türkiye'de sera gazı emisyonu üzerinde kişi başı gayri safi yurtiçi hasıla (GSYİH), CO2 yoğunluğu, enerji kullanımı, nüfus artışı, endüstriyel büyüme ve orman alanının etkisinin incelenmesi ve modellenmesi amaçlanmıştır. Verilerin analizinde ve parametre tahminlerinin elde edilmesinde STATA ve R yazılımları kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre; panelde yatay kesit bağımlılığı ve panelin heterojen bir yapıya sahip olduğu elde edilmiştir. Hausman, Chow/F ve Breusch & Pagan LM testleri ile çalışmada ülkeler arasındaki farklılıkları da dikkate alan sabit etkiler modelinin kullanılması gerektiğine karar verilmiştir. Birim ve/veya zaman etkisinin varyansının sıfıra eşit olduğunu ifade eden yokluk hipotezinin testinde; modelin hem birim hem zaman etkisini birarada içerdiği (p<0.05), sadece birim etkisinin anlamlı (p<0.05) ve sadece zaman etkisinin anlamlı olmadığı (p>0.05) belirlenmiştir. Model varsayımları incelendiğinde; modelde değişen varyans ve otokorelasyon probleminin varlığı belirlenirken, açıklayıcı değişkenler arasında çoklu doğrusal bağlantı problemi olmadığı ve değişkenlerin normal dağılıma uygunluk göstermediği elde edilmiştir. Bu durumda sera gazı emsiyonu üzerinde açıklayıcı değişkenlerin etkisinin daha ayrıntılı incelenebilmesi için kantil regresyon analizi ile =0.10, 0.25, 0.50, 0.75, 0.95 kantil düzeylerinde parametre tahminleri elde edilmiştir. Panel kantil regresyon analizi sonuçlarına göre; GSYİH, CO2 yoğunluğu ve enerji kullanımının sera gazı emisyonu üzerindeki etkisi tüm kantil düzeylerinde anlamlı iken orman alanının istatistiksel olarak anlamlı olmadığı belirlenmiştir (p<0.05).

Abstract:
This study aims to examine and model the impact of gross domestic product (GDP) per capita, CO2 intensity, energy use, population growth, industrial growth and forest area on greenhouse gas emissions in G7 countries and Turkey between 1990-2021. STATA and R softwares were used to analyze the data and obtain parameter estimates. The results indicated that there was a cross-sectional dependence and heterogeneity in the panel. The Hausman, Chow/F and Breusch & Pagan LM tests indicated that a fixed effects model that accounts for the differences between countries should be employed in the study. In the test of the null hypothesis, which states that the variance of the unit and/or time effect is equal to zero, it was determined that the model includes both unit and time effect together (p<0.05), only unit effect was significant (p<0.05) and only time effect was not significant (p>0.05). When the model assumptions were analyzed, it was found that there were heteroscedasticity and autocorrelation problems in the model, also there was no multicollinearity problem among the explanatory variables and the variables did not conform to normal distribution. In this case, to examine the effect of explanatory variables on greenhouse gas emission in more detail, parameter estimates at =0.10, 0.25, 0.50, 0.75, 0.95 quantile levels were obtained by quantile regression analysis. According to the results of panel quantile regression analysis, the effect of GDP, CO2 intensity and energy use on GHG emissions was significant at all quantile levels, while the effect of forest area was not statistically significant (p<0.05).