- İstatistik Araştırma Dergisi
- Vol: 11 Issue: 2
- Kantil Regresyon Modellerinde Uyum İyiliği Ölçüleri ve Model Seçimi
Kantil Regresyon Modellerinde Uyum İyiliği Ölçüleri ve Model Seçimi
Authors : Şaban Kizilarslan
Pages : 1-13
View : 11 | Download : 2
Publication Date : 2021-12-27
Article Type : Research
Abstract :Bu çalışmada kantil regresyon modellerinde uyum iyiliği ve model seçimi için kullanılan kriterlerden öne çıkanlar bir arada sunulmuştur. Bu kriterler belirlilik oranına (R2) benzer bir ölçü olan R1 oranı, C1 testi, asimetrik ağırlıklandırılmış ortalama mutlak hata (ATWE) ile Akaike (AIC) ve Schwarz (BIC) bilgi kriterleridir. Ayrıca etkinliklerinin arttırılması amacıyla uyarlanmış AIC ve BIC kriterlerine de yer verilmiştir. Bu kriterlerin uygulamada kullanımını göstermek amacıyla, Mincer ücret denklemi desiller düzeyinde yuvalanmış modeller olarak tahmin edilmiştir. Potansiyel tecrübenin karesine kısıt konarak oluşturulan kısıtlı ve kısıtsız modeller için, açıklanan kriterler yardımıyla uyum iyiliği incelenmiş ve model seçimi yapılmıştır. Sonuçta genel olarak kısıtsız model tercih edilmiş ve potansiyel tecrübe ile logaritmik ücret ilişkisinin tüm kantillerde teoride varsayıldığı gibi karesel olması gerektiği belirlenmiştir. Yalnızca uyarlanmış bilgi kriterlerine göre en yüksek kantillerde kısıtlı model tercih edilmiş, yani potansiyel tecrübenin karesinin modelin uyum iyiliğini yüksek kantillerde anlamlı düzeyde arttırmadığı tespit edilmiştir. Kantil regresyon modelleri için topluca sunulan ve uygulamada kullanımı gösterilen uyum iyiliği ve model seçimi kriterlerinin, literatürde daha sonra yapılacak çalışmalar için destekleyici nitelikte olacağı düşünülmektedir.Keywords : Bilgi Kriterleri, Kantil Regresyon, Mincer Ücret Denklemi, Model Seçimi, Uyum İyiliği