Yerel polinomiyal kantil tahmincilerinin karşılaştırılması: Mincer ücret denkleminin kantiller düzeyinde analizi
Comparison of local polynomial quantile estimators: Analysis of the mincer wage equation at the level of quantiles
Yazar: ŞABAN KIZILARSLAN
Danışman: PROF. DR. SELAHATTİN GÜRİŞ
Marmara Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı / Ekonometri Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Ekonometri = Econometrics

Özet:
Klasik ortalamaya dayalı parametrik regresyon modellerinde normal dağılım varsayımı gibi kısıtlayıcı varsayımlar bulunmaktadır. Bu varsayımların esnetilmesine yönelik olarak sunulan alternatiflerden bir tanesi kantil regresyon modelleridir. Ancak parametrik yaklaşımda fonksiyonel ilişki yapısının önceden bilindiği varsayımı kantil modeller için de geçerlidir ve bu ilişki genellikle doğrusal olarak kabul edilmektedir. Polinomiyal modeller doğrusallık kısıtını esnetmekte ancak yapının önceden bilindiği varsayımı devam etmektedir. Nonparametrik yaklaşım bu noktada esneklik sağlamış ve ilişki yapısının veriden hareketle belirlenmesini mümkün kılmıştır. 

Bu tez çalışmasında kantil modeller için nonparametrik yaklaşım incelenmiştir. Yerel polinomiyal kantil modeller için alternatif tahmin yöntemleri karşılaştırılmıştır. Dört farklı yerel tahmin yöntemi iki boyutlu ve üç boyutlu alternatif simülasyon tasarımları ile karşılaştırılmış ve alternatif senaryolar için en başarılı tahmin yöntemleri belirlenmiştir. Ayrıca Türkiye'de Mincer ücret denkleminin geçerliliği kantiller düzeyinde incelenmiştir. Alternatif tahmincilerin uygulamadaki performansları karşılaştırılarak başarılı tahminciler için model bulguları yorumlanmıştır. Bu amaçla özel sektör ve kamu sektöründe çalışan kadın ve erkekler için ayrı ayrı modeller tahmin edilerek gruplar arasında ve kantiller düzeyinde farklılıklar ortaya konmuştur.

Abstract:
Classical mean-based parametric regression models have restrictive assumptions such as the normal distribution. One of the alternatives offered to stretch these assumptions is quantile regression models. However, the assumption that the functional relationship structure is known beforehand in the parametric approach is also valid for quantile models, and this relationship is generally accepted as linear. Polynomial models extend the linearity constraint, but the assumption remains that the structure is known beforehand. The nonparametric approach has provided flexibility at this point and made it possible to determine the relationship structure based on the data.

In this thesis, the nonparametric approach for quantile models was examined. Alternative estimation methods for local polynomial quantile models were compared. Four different local estimation methods were compared with two- and three-dimensional alternative simulation designs, and the most successful estimation methods for alternative scenarios were determined. In addition, the validity of the Mincer wage equation in Turkey was examined at the level of quantiles. By comparing the performances of alternative estimators in practice, the model findings for successful estimators were interpreted. For this purpose, separate models were estimated for women and men working in the private and public sectors, and differences were revealed between groups and at the level of quantiles.