PARAMETRİK OLMAYAN REGRESYON ANALİZİ
Authors : Nuray Tezcan
Pages : 0-0
View : 6 | Download : 3
Publication Date : 2012-08-01
Article Type : Other
Abstract :Özet: Regresyon analizi, regresyon fonksiyonu hakkında istatistiksel çıkarımda bulunan bir analizdir ve temelde iki değişken arasındaki ilişkinin incelenmesinde kullanılır. Parametrik ve parametrik olmayan regresyon teknikleri, regresyon analizine iki farklı açıdan yaklaşır. Parametrik regresyon güçlü varsayımlara sahipken, parametrik olmayan regresyon ise bu varsayımları gerektirmez. Bununla birlikte parametrik olmayan tahminleyenler, parametrik model geçerli olduğunda, parametrik tahminleyenlere göre daha az etkindirler. Parametrik regresyon ve parametrik olmayan regresyon yöntemleri, regresyon analizi için her ne kadar farklı yaklaşımlar olarak kabul edilseler de, bu durum bir yöntemin diğerini dışlayacağı anlamına gelmez. Parametrik olmayan regresyon parametrik regresyonun önerdiği modelin geçerliliğini doğrulamak için kullanılabilir ya da tam tersi, veriye uygun model parametrik olmayan model tarafından yapılan tahmine göre kurulabilir. Böylece parametrik olmayan regresyon, veri analizinin son aşaması ya da modelleme sürecinde açıklayıcı veya doğrulayıcı bir adım olarak görülebilir. Bu amaçla; İMKB’de işlem gören şirketlerin piyasa değeri/defter değeri oranı çeşitli finansal oranlar ile açıklanmaya çalışılmıştır. Kaldıraç ve karlılık oranları istatistiksel olarak anlamlı bulunmuştur. Anahtar Kelimeler: Kernel tahmini, düzgünleştirme parametresi, LOWESS yöntemi, Abstract: Regression analysis refers to methods for statistical inference about the regression function and basically, it is used in analyzing the relationship between two variables. Parametric and nonparametric regression techniques represent two different approaches to the problem of regression analysis. While parametric regression have strong assumptions and particular function form, nonparametric regression doesn’t have these requirements. Nonparametric estimator, however, are less efficient than the parametric variety when the parametric model is valid. It should be noted that even though parametric and nonparametric regression models represent different approaches to regression, this does not mean that the use of one approach precludes the use of the other. Indeed, nonparametric regression techniques can be used ases the validity of a proposed parametric model. Thus, nonparametric regression procedures may represent the final stage of data analysis or an explanatory or confirmatory step in the modelling precess. Within this context, market value/book value ratio of companies which is traded on the ISE is explained by various financial ratios. Leverage and profitability ratios are found significant statistically Key Words: Kernel estimation, smoothing parameter, LOWESS methodKeywords :