Panel veri yapılarına bağlı öngörü yöntemleri ve bir uygulama
Panel data structure dependent forecasting methods and an application
Yazar: MÜCELLA ŞAHİN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ TURGUT ÜN
Marmara Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı / Ekonometri Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Ekonometri = Econometrics

Özet:
Panel veri analizi, kesitsel veya zaman serisi verilerin analizine göre çeşitli avantajlara sahiptir.
En önemli avantajı, panel verilerinin araştırmacılara bireyler, şirketler, bölgeler ve ülkeler
arasındaki heterojenliği ve zaman içindeki olası yapısal değişiklikleri esnek bir şekilde
modellemek için bir yol sağlamasıdır. Panel verinin sağladığı birim etkilerini ve zaman
etkilerini birlikte ele alma ve bu bilgileri kullanma durumu panel veri öngörüsünün önemini
arttırmaktadır. Öngörü bağlamında, panel veri modelleri, zaman serisi spesifikasyonlarına
kıyasla örneklem dışı öngörü doğruluğunda önemli iyileştirmeler sunmaktadır. Panel veri seti
öngörüsünde, birçok farklı tahmin seçeneği söz konusu olmaktadır. Homojen panel veri
tahmincilerinden sabit etkiler tahmincileri, tesadüfi etkiler tahmincileri gibi tahmin yöntemleri
bulunmakta iken, heterojen panel veri tahmincilerinden havuzlanmış en küçük kareler, Swamy
tahmincisi gibi tesadüfi katsayılı tahminciler yer almaktadır. Öngörüde tahmin yöntemini
seçebilmek için, öncelikle değerlendirilmesi gereken bazı önemli koşullar bulunmaktadır. Bu
koşullar, panel veri heterojenliği veya homojenliği, içsellik gibi özellikler doğru tahmin seçim
yöntemini etkilemektedir. Panel veri ile öngörü literatüründe farklı tahmincilerin, farklı öngörü
ufku boyutlarının, öngörü kombinasyonları gibi farklı öngörü yöntemlerinin öngörü
performansına etkileri incelenmiştir. Bu çalışmada panel veri ile öngörü teorisi ve panel veri
tahmincileri ile öngörü yöntemleri incelenmektedir. Çalışmanın amacı, öncelikli olarak
literatürde yer almayan panel veri öngörüsü konusunda katkı sağlamak ve yeni geliştirilen panel
veri öngörü yöntemlerinden güncel birleşik öngörü yöntemine de yer vererek çeşitli panel veri
seti ve tahmin modelleri ile yapılan öngörü uygulamalarında öngörü performans
karşılaştırmaları yapmaktır. Bunun yanında dinamik panel veri modelinin de farklı tahmin
yöntemleri ile öngörülerine ve farklı öngörü ufku boyutlarına göre öngörülerine yer vererek
performanslarının kıyaslanması amaçlanmaktadır.

Abstract:
Panel data analysis has several advantages over the analysis of cross-sectional or time series
data. The most important advantage is that panel data provide researchers with a way to flexibly
model heterogeneity across individuals, firms, regions and countries and possible structural
changes over time. The ability to incorporate and utilize unit effects and time effects together
increases the importance of panel data forecasting. In the context of forecasting, panel data
models offer significant improvements in out-of-sample forecasting accuracy compared to time
series specifications. In panel data set forecasting, there are many different estimation options.
While homogeneous panel data estimators include fixed effects estimators and random effects
estimators, heterogeneous panel data estimators include random coefficient estimators such as
pooled least squares and Swamy estimator. In order to choose the forecasting method in
forecasting, there are some important conditions that need to be evaluated first. These
conditions, such as panel data heterogeneity or homogeneity and endogeneity, affect the correct
forecasting method. In the panel data forecasting literature, the effects of different predictors,
different forecast horizon sizes, and different forecasting methods such as forecast
combinations on forecasting performance have been analyzed. This study examines the theory
of forecasting with panel data and forecasting methods with panel data estimators. The aim of
the study is to contribute to the panel data forecasting, which is not available in the literature,
and to make forecasting performance comparisons in forecasting applications with various
panel data sets and forecasting models by including the current unified forecasting method,
which is one of the newly developed panel data forecasting methods. In addition, it is also aimed
to compare the performance of the dynamic panel data model by including forecasts with
different forecasting methods and forecasts according to different forecast horizon sizes.