PARAMETRİK OLMAYAN REGRESYON ANALİZİ
PARAMETRİK OLMAYAN REGRESYON ANALİZİ
Yazar: Tezcan, Nuray
Dergi: Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Vol. 25 No. 0, 2012

Özet: Regresyon analizi, regresyon fonksiyonu hakkında istatistikselçıkarımda bulunan bir analizdir ve temelde iki değişken arasındaki ilişkininincelenmesinde kullanılır. Parametrik ve parametrik olmayan regresyonteknikleri, regresyon analizine iki farklı açıdan yaklaşır. Parametrik regresyongüçlü varsayımlara sahipken, parametrik olmayan regresyon ise buvarsayımları gerektirmez. Bununla birlikte parametrik olmayantahminleyenler, parametrik model geçerli olduğunda, parametriktahminleyenlere göre daha az etkindirler. Parametrik regresyon ve parametrikolmayan regresyon yöntemleri, regresyon analizi için her ne kadar farklıyaklaşımlar olarak kabul edilseler de, bu durum bir yöntemin diğerinidışlayacağı anlamına gelmez. Parametrik olmayan regresyon parametrikregresyonun önerdiği modelin geçerliliğini doğrulamak için kullanılabilir yada tam tersi, veriye uygun model parametrik olmayan model tarafındanyapılan tahmine göre kurulabilir. Böylece parametrik olmayan regresyon, verianalizinin son aşaması ya da modelleme sürecinde açıklayıcı veya doğrulayıcıbir adım olarak görülebilir. Bu amaçla; İMKB&rsquo;de işlem gören şirketlerinpiyasa değeri/defter değeri oranı çeşitli finansal oranlar ile açıklanmayaçalışılmıştır. Kaldıraç ve karlılık oranları istatistiksel olarak anlamlıbulunmuştur.Anahtar Kelimeler: Kernel tahmini, düzgünleştirme parametresi,LOWESS yöntemi,Abstract: Regression analysis refers to methods for statisticalinference about the regression function and basically, it is used in analyzingthe relationship between two variables. Parametric and nonparametricregression techniques represent two different approaches to the problem ofregression analysis. While parametric regression have strong assumptionsand particular function form, nonparametric regression doesn&rsquo;t have theserequirements. Nonparametric estimator, however, are less efficient than theparametric variety when the parametric model is valid. It should be noted thateven though parametric and nonparametric regression models representdifferent approaches to regression, this does not mean that the use of oneapproach precludes the use of the other. Indeed, nonparametric regressiontechniques can be used ases the validity of a proposed parametric model.Thus, nonparametric regression procedures may represent the final stage ofdata analysis or an explanatory or confirmatory step in the modelling precess.Within this context, market value/book value ratio of companies which istraded on the ISE is explained by various financial ratios. Leverage andprofitability ratios are found significant statisticallyKey Words: Kernel estimation, smoothing parameter, LOWESSmethod

Özet: Regresyon analizi, regresyon fonksiyonu hakkında istatistikselçıkarımda bulunan bir analizdir ve temelde iki değişken arasındaki ilişkininincelenmesinde kullanılır. Parametrik ve parametrik olmayan regresyonteknikleri, regresyon analizine iki farklı açıdan yaklaşır. Parametrik regresyongüçlü varsayımlara sahipken, parametrik olmayan regresyon ise buvarsayımları gerektirmez. Bununla birlikte parametrik olmayantahminleyenler, parametrik model geçerli olduğunda, parametriktahminleyenlere göre daha az etkindirler. Parametrik regresyon ve parametrikolmayan regresyon yöntemleri, regresyon analizi için her ne kadar farklıyaklaşımlar olarak kabul edilseler de, bu durum bir yöntemin diğerinidışlayacağı anlamına gelmez. Parametrik olmayan regresyon parametrikregresyonun önerdiği modelin geçerliliğini doğrulamak için kullanılabilir yada tam tersi, veriye uygun model parametrik olmayan model tarafındanyapılan tahmine göre kurulabilir. Böylece parametrik olmayan regresyon, verianalizinin son aşaması ya da modelleme sürecinde açıklayıcı veya doğrulayıcıbir adım olarak görülebilir. Bu amaçla; İMKB&rsquo;de işlem gören şirketlerinpiyasa değeri/defter değeri oranı çeşitli finansal oranlar ile açıklanmayaçalışılmıştır. Kaldıraç ve karlılık oranları istatistiksel olarak anlamlıbulunmuştur.Anahtar Kelimeler: Kernel tahmini, düzgünleştirme parametresi,LOWESS yöntemi,Abstract: Regression analysis refers to methods for statisticalinference about the regression function and basically, it is used in analyzingthe relationship between two variables. Parametric and nonparametricregression techniques represent two different approaches to the problem ofregression analysis. While parametric regression have strong assumptionsand particular function form, nonparametric regression doesn&rsquo;t have theserequirements. Nonparametric estimator, however, are less efficient than theparametric variety when the parametric model is valid. It should be noted thateven though parametric and nonparametric regression models representdifferent approaches to regression, this does not mean that the use of oneapproach precludes the use of the other. Indeed, nonparametric regressiontechniques can be used ases the validity of a proposed parametric model.Thus, nonparametric regression procedures may represent the final stage ofdata analysis or an explanatory or confirmatory step in the modelling precess.Within this context, market value/book value ratio of companies which istraded on the ISE is explained by various financial ratios. Leverage andprofitability ratios are found significant statisticallyKey Words: Kernel estimation, smoothing parameter, LOWESSmethod