PANEL VERİ ANALİZİ UYGULAMASI

1.Adım:

EViews paket programı açılır ve File alt modülüne girilir. Buradan New komutu izlenerek Workfile komutuna ulaşılır.

Şekil 1.

2.Adım:

Workfile Create penceresinde verinin frekansı seçilir ve daha sonra başlangıç ve bitiş tarihleri yazılır.

Şekil 2.

1

3.Adım:

Çıkan Workfile ekranında mousenin sağ tuşu tıklanarak “New Object” komutu

seçilir. Şekil 3.

New Object penceresinde “Type of Object” kısmında Pool işaretlenir. “Name for Object” kısmına ise veri setinize ilişkin bir isim verilir.

Şekil 3.a

2

4.Adım:

Bu adımda gözlemler(örneğin ülke,şirket vs)tanımlanır.Bireylerin tanımlanmasında aşağıda resimde yer alan pencerede her bir birey başına “_” konularak alt alta yazılır.Örneğin “_almanya”

Şekil 4.

5.Adım:

Gözlemler tanımlandıktan sonra Şekil 4`te “Sheet” kısmına girilir ve Şekil 5`teki gibi burada değişkenler tanımlanır.Değişkenler tanımlanırken değişken isminin sonuna “?” konur ve birer boşluk verilerek tüm değişkenler yazılır.

Şekil 5.

3

6.Adım:

Daha sonra Şekil 6`da çıkan veri penceresinde veriler girilir. Şekil 6.

7.Adım:

Veri girilme aşaması bittikten sonra tahmin aşaması için Şekil 6`da Estimate kısmı tıklanır. Aşağıda Şekil 7`deki “Pool Estimation” penceresinde Dependent variable kısmına “kbmg?”,Common coefficients kısmına ise diğer bağımsız değişkenler sonlarına “?” işareti konularak yazılır ve Tamam tıklanır

Şekil 7.

4

8.Adım:

8.adımda ise birleştirilmiş verilerden elde edilen pool tahmin sonuçları görülmektedir.

Şekil 8.

Dependent Variable: KBMG?

Method: Pooled Least Squares

Date: 01/13/11 Time: 23:34

Sample: 2000 2008

Included observations: 9

Cross-sections included: 34

Total pool (balanced) observations: 306

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  

IHRBOLITH? 2207.158 301.4205 7.322520 0.0000

KBET? 0.012869 1.530211 0.008410 0.9933

KBGSYIH? 0.891785 0.014088 63.29970 0.0000

R-squared 0.955456    Mean dependent var 26954.91

Adjusted R-squared 0.955162    S.D. dependent var 10529.46

S.E. of regression 2229.607    Akaike info criterion 18.26679

Sum squared resid 1.51E+09    Schwarz criterion 18.30330

Log likelihood -2791.820    Hannan-Quinn criter. 18.28139

Durbin-Watson stat 0.234451

(KBMG)¿=2207.158( İHRBOLİTH )¿+0.012869(KBET )¿+0.891785(KBGSYİH )¿+ε¿

model denklemindeki katsayıların anlamlılığını incelersek;

β2=2207.158için; H 0:β2=0

H 1:β2≠0

5

İhracatın ithalatı karşılama oranı için Prob=0.000<0.05 olduğu için yokluk hipotezimiz reddedilir.

(KBMG)¿=2207.158( İHRBOLİTH )¿+0.012869(KBET )¿+0.891785(KBGSYİH )¿+ε¿model denklemine katkısı anlamlıdır.Kişi başına gayri safi yurtiçi hasıla için de aynı sonuç elde edilir;fakat kişi başına enerji tüketimi değişkeninin model denklemine katkısı anlamsızdır şeklinde yorum yapılabilir.

9.Adım:

9.adımda panel veride gözlem etkilerini görmek için kullanılan sabit etki ve rassal etki modelleri ile parametreler tahmin edilecektir.İlk olarak bu iki modelden(sabit etki,rassal etki)hangisinin istatistiksel olarak geçerli olduğuna karar vermek gerekir.Bunun için Hausman Testi uygulanacaktır.Hausman Testinde yokluk hipotezi “rassal etki modeli”, alternatif hipotez ise “sabit etki modeli” kullanılmalıdır şeklinde kurulur.

Hausman Testine geçmeden önce Rassal Etki Testinin yapılması gerekir.Rassal Etki testi için “Cross Section” kısmında “Random” seçilir.

Şekil 9.

Rassal Etki Modeli şeklinde tahmin edilen denklemin penceresi içinde View içinden Fixed/Random Effects Testing bölümümden sağa doğru geçip Correlated Random Effects-Hausman Test seçeneği işaretlenir.

Şekil 9.a

6

Hausman Test sonuçları aşağıda verilmiştir.

Şekil 9.b

Correlated Random Effects - Hausman TestPool: KISIBASINAMILLIGELIRTest cross-section random effects

Test SummaryChi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. 

Cross-section random 66.650047 3 0.0000

Şekil 9.b`de verilen çıktıdan Prob.(Anlamlılık düzeyi) değeri ile Tablo değeri (α) karşılaştırılır.

Prob.=0.000<0.05 olduğu için Ho hipotezi reddedilir.Yani sabit etki vardır diyebiliriz.Bu durumda modeli sabit etki ile tahmin etmek gerekir.

Sabit Etkiler Modeli:

(KBMG)¿=β+σ İ+β2(İHRBOLİTH )¿+ β3(KBET )¿+β4(KBGSYİH )¿+ε¿

10.Adım:

Yapılan test sonucunda alternatif hipotez kabul edildiği için model sabit etkili olarak tahmin edilecektir.

Şekil 10.

7

11.Adım:

Sabit etki tahmin sonuçları aşağıda verilmiştir.

Şekil 11.Sabit Etki Tahmin Sonuçları

8

9

Dependent Variable: KBMG?Method: Pooled Least SquaresDate: 01/13/11 Time: 23:39Sample: 2000 2008Included observations: 9Cross-sections included: 34Total pool (balanced) observations: 306

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  

C 10247.71 1065.407 9.618584 0.0000IHRBOLITH? -2009.852 887.1525 -2.265510 0.0243

KBET? -31.48663 2.647974 -11.89084 0.0000KBGSYIH? 0.901110 0.014364 62.73343 0.0000

Fixed Effects (Cross)_AVUSTURYA--C 251.1594

_BELCIKA--C 3786.188_KANADA--C 8045.592

_DANIMARKA--C 307.5166_FRANSA--C 378.3731

_ALMANYA--C 914.0653_YUNANISTAN--C -3351.724

_IZLANDA--C 9176.305_IRLANDA--C -3653.623_ITALYA--C -1371.439

_LUKSEMBURG--C -1900.369_HOLLANDA--C 3518.214

_NORVEC--C 10999.22_PORTEKIZ--C -4258.446_ISPANYA--C -1784.649

_ISVEC--C 3444.895_ISVICRE--C 2389.052_TURKIYE--C -6706.182

_INGILTERE--C -167.1467_ABD--C 6045.357

_AVUSTRALYA--C 1938.630_CEKCUMHURIYETI--C -2673.698

_FINLANDIYA--C 2949.375_MACARISTAN--C -4240.271

_JAPONYA--C 1248.987_MEKSIKA--C -5308.762

_YENIZELANDA--C -750.2051_POLONYA--C -4575.802_SLOVAKYA--C -2516.769

_GUNEYKORE--C -42.12686_SILI--C -5129.546

_ESTONYA--C -2785.937_SLOVENYA--C -1612.716

_ISRAIL--C -2563.517

Effects Specification

Cross-section fixed (dummy variables)

R-squared 0.993021    Mean dependent var 26954.91Adjusted R-squared 0.992087    S.D. dependent var 10529.46S.E. of regression 936.6561    Akaike info criterion 16.63547Sum squared resid 2.36E+08    Schwarz criterion 17.08570Log likelihood -2508.226    Hannan-Quinn criter. 16.81553F-statistic 1063.182    Durbin-Watson stat 1.167848Prob(F-statistic) 0.000000

β:ortalama sabit terimi,σ ide i’ninci birim için ortalama sabit terimden farklılığı göstermektedir.

(KBMG)¿=β+σ İ+β2(İHRBOLİTH )¿+ β3(KBET )¿+β4(KBGSYİH )¿+ε¿

(KBMG)¿=10247.71+σ İ−2009.852(İHRBOLİTH )¿−31.48663(KBET )¿+0.901110(KBGSYİH )¿+ε¿

Sabit Etki Model denklemindeki katsayıların anlamlılığını incelersek;

β2=−2009.852 için; H 0:β2=0

H 1:β2≠0

İhracatın ithalatı karşılama oranı için Prob=0.0243<0.05 olduğu için yokluk hipotezimiz reddedilir.

(KBMG)¿=10247.71+σ İ−2009.852(İHRBOLİTH)¿−31.48663(KBET )¿+0.901110(KBGSYİH )¿+ε¿

Sabit Etki Modeline katkısı anlamlıdır.Kişi başına enerji tüketimi,kişi başına gayri safi yurtiçi hasıla ve ortalama sabit terim için de aynı sonuç elde edilir.

(KBMG)¿=10247.71+σ İ−2009.852(İHRBOLİTH)¿−31.48663(KBET )¿+0.901110(KBGSYİH )¿+ε¿

Sabit etki modeli için; R Kare=Belirtme Katsayısı=0,99

Kişi başına düşen milli geliri açıklamada kullanılan ihracatın ithalatı karşılama oranı,kişi başına enerji tüketimi ve kişi başına gayri safi yurtiçi hasılanın oluşturduğu (KBMG)¿=10247.71+σ İ−2009.852(İHRBOLİTH)¿−31.48663(KBET )¿+0.901110(KBGSYİH )¿+ε¿modeli için;kişi başına düşen milli gelirdeki değişimin %99`u ihracatın ithalatı karşılama oranı,kişi başına enerji tüketimi ve kişi başına gayri safi yurtiçi hasıla ile açıklanabilmektedir.

Türkiye için sabit etki tahmin sonucu;

(KBMG)¿=10247.71+−6706.182(TÜRKİYE)−2009.852( İHRBOLİTH )¿−31.48663(KBET )¿+0.901110(KBGSYİH )¿+ε¿

Almanya için sabit etki tehmin sonucu;

(KBMG)¿=10247.71+914.0653(ALMANYA)−2009.852(İHRBOLİTH )¿−31.48663(KBET )¿+0.901110(KBGSYİH )¿+ε¿

12.Adım:

10

Eğer yapılan test sonucunda alternatif hipotez reddedilmiş olsa idi,bu durumda model rassal etkili olarak tahmin edilecekti.

Şekil 12.

Aşağıda rassal etki tahmin sonuçları verilmiştir

Şekil 12.b Rassal Etki Tahmin Sonuçlar

Dependent Variable: KBMG?Method: Pooled EGLS (Cross-section random effects)Date: 01/13/11 Time: 23:36Sample: 2000 2008Included observations: 9Cross-sections included: 34Total pool (balanced) observations: 306Swamy and Arora estimator of component variances

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  

C 6018.171 902.1003 6.671288 0.0000IHRBOLITH? -459.7779 728.4037 -0.631213 0.5284

KBET? -19.19384 2.128163 -9.018972 0.0000KBGSYIH? 0.910146 0.013578 67.03141 0.0000

Random Effects (Cross)_AVUSTURYA--C 414.8815

_BELCIKA--C 2734.168_KANADA--C 4887.616

_DANIMARKA--C 548.4934_FRANSA--C 677.6997

_ALMANYA--C 798.1082_YUNANISTAN--C -1443.331

_IZLANDA--C 4983.966

11

_IRLANDA--C -4077.406_ITALYA--C -595.2867

_LUKSEMBURG--C -4191.878_HOLLANDA--C 2623.726

_NORVEC--C 6785.315_PORTEKIZ--C -2415.899_ISPANYA--C -766.0385

_ISVEC--C 2397.234_ISVICRE--C 2480.674_TURKIYE--C -4094.044

_INGILTERE--C 594.9240_ABD--C 4741.150

_AVUSTRALYA--C 1181.139_CEKCUMHURIYETI--C -1910.217

_FINLANDIYA--C 1961.140_MACARISTAN--C -2874.670

_JAPONYA--C 1198.496_MEKSIKA--C -3382.774

_YENIZELANDA--C -796.2977_POLONYA--C -2800.131_SLOVAKYA--C -1666.796

_GUNEYKORE--C 49.07265_SILI--C -3795.334

_ESTONYA--C -1836.352_SLOVENYA--C -859.9078

_ISRAIL--C -1551.444

Effects SpecificationS.D.   Rho  

Cross-section random 1991.407 0.8188Idiosyncratic random 936.6561 0.1812

Weighted Statistics

R-squared 0.928483    Mean dependent var 4175.067Adjusted R-squared 0.927772    S.D. dependent var 3834.930S.E. of regression 1030.646    Sum squared resid 3.21E+08F-statistic 1306.917    Durbin-Watson stat 0.895351Prob(F-statistic) 0.000000

Unweighted Statistics

R-squared 0.917578    Mean dependent var 26954.91Sum squared resid 2.79E+09    Durbin-Watson stat 0.103054

Rassal etki modelini kullansaydık,sabit terim,kişi başına enerji tüketimi ve kişi başına gayri safi yurtiçi hasıla değişkeninin kişi başına düşen milli geliri açıklamada kullanılan rassal etki modeline katkısı anlamlıdır fakat ihracatın ithalatı karşılama oranının Rassal etki modeline katkısı anlamsızdır şeklinde yorum yapabilirdik. Kişi başına düşen milli geliri açıklamada kullanılan sabit terim,kişi başına enerji tüketimi ve kişi başına gayri safi yurtiçi hasıla değişkeninin oluşturduğurassal etki modeli için;kişi başına düşen milli gelirdeki değişimin %92`si kişi başına enerji tüketimi ve kişi başına gayri safi yurtiçi hasıla ile açıklanabilmektedir.

12

13