Cezalı kantil regresyon modelinin yarı-parametrik bağlılaşımlı etkiler yöntemiyle tahmini ve bir uygulama
Estimation of penalized quantile regression with semiparametric correlated effects and an application
Yazar: SEMİH KARACAN
Danışman: PROF. DR. MAHMUT ZORTUK
Dumlupınar Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2018
Konu: Ekonometri = Econometrics
Dizin: Kantil regresyon = Quantile regression ; Mincer ücret denklemi = Mincer wage equation ; Panel veri modelleri = Panel data models ; Yarı parametrik regresyon = Semiparametric regression

Özet:
Bu tezde yakın tarihte Harding ve Lamarche (2017) tarafından geliştirilen yarı parametrik cezalı panel kantil regresyon tahmincileri ve daha uygulanabilir olan parametrik ikameleri incelenmekte ve öncülleriyle kıyaslanmaktadır. Bundan başka, cezalı panel kantil regresyon için bir ayar parametresi seçim algoritması, benzetim temelli bir test ve Hausman tipi bir belirlenme hatası testi de tanıtılarak Mincer tipi bir kazanç modelinde uygulamaları yapılmaktadır. Veriseti, TÜİK "Gelir ve Yaşam Koşulları Araştırması" anketinden belirlenen 2953 bireyin 2012 – 2015 yılları arasındaki bilgilerini kapsamaktadır. Test sonuçları (i) Harding ve Lamarche (2017) tahmincilerinin geleneksel benzerlerinden daha üstün olduklarını; (ii) optimum λ'nın yarı parametrik tahminci için 0.9, Lamarche (2010) tahmincisi için 1.4 ve diğer tahminciler için 1 olduğunu; (iii) modelin doğru olarak kurulduğunu ve bu bakımdan tutarlı olduğunu göstermektedir. Tahmin sonuçları ise tecrübe ile kazanç arasında ters U şeklinde bir ilişki olduğunu; sheepskin etkisine dair kısıtlı bir kanıt olabileceğini; daha çok öğrenim görenlerin daha çok kazandığını; mesleki lise mezunlarının normal lise mezunlarından daha çok kazandığını; medeni halin ve cinsiyetin kazançlar üzerinde her kantilde etkili olduğunu; sağlık durumunun ise yalnızca düşük kantillerde kazanç üzerinde etkili olduğunu ve son olarak kazacın en yüksek gelir kantili hariç iş kollarına göre değişkenlik gösterdiğini ortaya koymaktadır.

Abstract:
In this thesis, a recent semiparametric penalized panel quantile regression estimator and its practical parametric alternatives proposed by Harding and Lamarche (2017) are investigated and compared to their predecessors. Moreover, a tuning parameter optimisation algorithm for penalised panel quantile regression, a simulation based test and a Hausman-type misspecification test are introduced and applied on a Mincerian earnings model. The dataset covers a balanced panel of 2953 individuals between 2012 and 2015, which are extracted from "Income and Living Conditions Investigation" panel survey data collected by TurkStat. Test results show that, (i) Harding and Lamarche (2017) estimators are superior to their traditional counterparts; (ii) optimum λ for semiparametric estimator is 0.9, 1.4 for Lamarche (2010) and 1 for others; (iii) the model is correctly specified and introduced estimators are consistent in this manner. On the other hand, estimation results reveal that there is an inverse shaped relationship between earnings and experience; there may be a limited evidence on sheepskin effect; more schooling increases earnings; workers graduated from vocational high schools earn more than general high school graduates; marital status and sex have significant effects on income in all quantiles; health status has significant effects on income only in the lower quantiles and finally income differ according to line of work, except for the highest quantile.