Ölçüm hatası altında farklı yayılım sınamalarının performanslarının karşılaştırılması
Comparison of performances of heteroscedasticity tests under measurement error
Yazar: SELİN ALICA
Danışman: PROF. DR. ATİLLA GÖKÇE ; PROF. DR. RUKİYE DAĞALP
Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı / Ekonometri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Ekonometri = Econometrics
Dizin: Ekonometri = Econometrics ; Monte Carlo Yöntemi = Monte Carlo Method ; Monte Carlo benzetimi = Monte Carlo simulation

Özet:
Farklı yayılım, hata teriminin koşullu varyansının açıklayıcı değişkene bağlı olarak değişmesi durumunu temsil eden bir problemdir. Bu problemin görüldüğü modellerde standart hatalar yanlı olarak tahmin edilir ve hipotez testleri ve güven aralıkları güvenilirliğini yitirir. Bu sebeple Ekonometrik bir model tahmin edildiğinde, farklı yayılımın tespit edilebilmesi hayati önem arz etmektedir. Ölçüm hatası ise, veride gözlenen değer ile gerçek değer arasındaki fark olarak tanımlanır. Klasik doğrusal regresyon modelinin bağımlı değişkeninde bulunan ölçüm hatası parametrelerin etkinliğini yitirmesine sebep olurken, açıklayıcı değişkeninde bulunan ölçüm hatası parametrenin sapmasızlığını ve tutarlılığını yitirmesine sebep olur. Ölçüm hatasına sahip değişkenleri içeren modellerde hata terimleri farklı yayılıma sahip olmasa dahi ölçüm hatasına sahip bu değişkenler farklı yayılım sınamalarının performanslarını etkileyebilir. Bu tezin ana amacı ölçüm hatası altında en çok kullanılan farklı yayılım sınamalarından Goldfeld-Quandt, Park, Glejser, Harvey, Breusch-Pagan ve White sınamalarının performanslarını farklı değişen varyans formları, farklı örneklem büyüklükleri ve farklı ölçüm hatası varyansı büyüklükleri üzerine kurgulanan senaryolar aracılığıyla yapılan Monte Carlo simülasyonları aracılığıyla karşılaştırmaktır. Bahse konu Monte Carlo simülasyonları R programı kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın sonucunda açıklayıcı ve bağımlı değişkenlerdeki ölçüm hatasının değişkenlerin varyansını şişirdiği ve bu sebeple sınamaların farklı yayılımı tespit etme konusunda gücünü kaybettiği sonucuna ulaşılmıştır.

Abstract:
Heteroscedasticity is a problem that represents the variation of the conditional variance of the error term depending on the explanatory variable. In models where this problem is seen, standard errors are estimated biasedly, and therefore, hypothesis tests and confidence intervals lose their reliability. Therefore, it is vital to be able to detect heteroscedasticity after estimating an econometric model. The measurement error is defined as the difference between the observed value in the data and the actual value. While the measurement error in the dependent variable of the classical linear regression model causes the parameters to lose their efficiency, the measurement error in the explanatory variable causes the parameter to lose its unbiasedness and consistency. Even if models including variables with measurement errors, do not have heteroscedasticity problem, these variables can affect the performance of heteroscedasticty tests. The main purpose of this dissertation is to evaluate the performance of Goldfeld-Quandt, Park, Glejser, Harvey, Breusch-Pagan and White tests through scenarios based on different forms of variance, different sample sizes and different measurement error variance sizes. Based on this purpose, Monte Carlo simulations are carried out using the R. As a result of the study, it was concluded that the measurement error in the explanatory and dependent variables inflated the variance of the variables and therefore the tests lost their power to detect heteroscedasticity.