Dengesiz panel veri analizi: Ekonomik büyümenin işsizlik oranı üzerindeki etkisi
Unbalanced panel data analysis: The effect of economic growth on unemployment rate
Yazar: AMIRA CHARIFA OUZINI
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ GAYE KARPAT ÇATALBAŞ
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı / Uygulamalı İstatistik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: İstatistik = Statistics
Dizin: Atama yöntemi = Assignment method ; Ekonomik büyüme = Economic growth ; Eksik veri = Missing data ; Panel veri modelleri = Panel data models ; İşsizlik = Unemployment

Özet:
İstatistikte, belirli bir birey ve belirli bir değişken için gözlem olmadığında, eksik veri olarak adlandırılır. Eksik verileri yönetme sorunu geniş bir konudur. İstatistiksel bir analiz sırasında eksik veriler göz ardı edilemez, ancak oranlarına göre farklı çözümler seçilebilmektedir. Değişkenleri veya eksik verileri bulunan birimler analiz dışı bırakılabilir veya eksik verilere değerler atanabilir. Hatta sapmasız sonuçlara ulaşmak için eksik değerlerin değiştirilmesine izin veren algoritmalar kullanabilir.
Panel verilerinde eksik değerler olduğunda dengesiz panel verileri söz konusudur. Bu çalışmada, eksik verilerin varlığı göz önünde bulundurularak, dengesiz panel veri modelleri ile çeşitli atama yöntemleri eksik veriler tamamlanarak dengeli panel veri yöntemleri üzerinde durulmuştur.  Bu yöntemlerin uygulaması için iktisatçıların ilgisini çeken konular arasında yer alan işsizlik oranı ile ekonomik büyüme arasındaki ilişki ele alınmıştır. Söz konusu bu ilişki sadece ekonomik büyüme değil, nüfus yoğunluğu, enflasyon oranı ve kamu harcamalarının GSYİH'ya oranı değişkenleri bakımından da incelenmiştir. Bu amaçla 1991-2019 yılları için 15 Akdeniz ülkesinin verileri kullanılmıştır. Öncelikle dengesiz panel veri modeli tahmin edilmiş, daha sonra ortalama atama, EM algoritması, regresyon atama yöntemi ve çoklu atama yöntemi kullanılarak eksik veriler için atama yapılmıştır. 
Dengesiz ve atama yöntemleriyle dengeli hale getirilmiş panel veri modelleri klasik model, sabit etkiler modeli ve rassal etkiler modeli olmak üzere tahmin edilmiştir. Atama yöntemi olarak ortalama, EM, regresyon ve çoklu atama yöntemleri kullanılmıştır. Daha sonra elde edilen model tahmin sonuçları AIC ve BIC bilgi kriterleri bakımından sonuçlar karşılaştırılmış, AIC ve BIC bilgi kriterlerinin en küçük olduğu model dengesiz panel veriler ile elde edildiği sonucuna varılmıştır.

Anahtar Kelimeler: Dengesiz Panel Veri, Eksik Veriler, Atama Yöntemleri, İşsizlik Oranı, Ekonomik Büyüme

Abstract:
In statistics, incomplete data occurs when there are no observations for a specific individual and variable. The problem of managing missing data is a common issue. Missing data cannot be ignored during a statistical analysis, but different solutions can be chosen based on their ratio. Observations with variables or missing data can be excluded from analysis, or missing data can be imputed values. It can even use algorithms that allow the missing values to be replaced to achieve unbiased results.
Unbalanced panel data exists when there are missing values in the panel data. In this study, considering the existence of missing data, balanced panel data methods where missing data are filled in various imputation methods, and unbalanced panel data models are emphasized. The relationship between the unemployment rate and economic growth, which is one of the issues of interest to economists, is discussed the application of these methods. This relationship has been studied not only in terms of economic growth, but also in terms of population density, inflation rate, and the ratio of public expenditures to GDP. For this purpose, data from 15 Mediterranean countries were used from 1991 to 2019. First, the unbalanced panel data model was estimated, and then the missing data were imputed using the mean imputation, EM algorithm, regression imputation method, and multiple imputation methods.
Unbalanced, and panel data models balanced by imputation methods in this study are estimated as classic model, fixed effects model and random effects model. Average, EM, regression and multiple imputation methods were used as imputation methods.Then, the obtained model estimation results were compared in terms of AIC and BIC information criteria, and it was concluded that the model with the smallest AIC and BIC information criteria was obtained with unbalanced panel data

Keywords: Unbalanced Panel Data, Missing Data, Imputation Methods, Unemployment Rate, Economic Growth.