Logaritmik ve Yarı Logaritmik Ölçüm Hatalı Modeller: SIMEX Yönteminin Etkinliği

Authors : Şahika Gökmen, Rukiye Dağalp

Pages : 210-224

Doi:10.26745/ahbvuibfd.651219

View : 18 | Download : 11

Publication Date : 2020-05-08

Article Type : Research

Abstract :Doğrusal regresyon analizinde, açıklayıcı değişkenler hata ile ölçüldüğünde regresyon parametreleri sapmalı tahmin edilmektedir. Sapmalı tahminler ise yanlış sonuç çıkarımları yapmaya, değişkenler arası ilişki yapısını bozmaya, öngörülerin yanlı olması gibi sonuçlara neden olmaktadır. Açıklayıcı değişkenin ölçme hatalı olduğu bu tip modellere ölçüm hatalı modeller denilmekte ve Simülasyon-Ekstrapolasyon (SIMEX), Regresyon Kalibrasyon gibi yöntemler ile bu modellerin parametreleri sapmasız olarak tahmin edilmektedir. Ekonomik verilerin hiçbir zaman tam olarak ölçülememesi günümüzde, özellikle sosyal bilimlerde, bu konuyu daha popüler hale getirmektedir. Diğer yandan, parametrik istatistiksel yöntemlerde normallik, doğrusallık ve sabit varyanslılık varsayımları genel olarak dikkate alınmakta ve bu varsayımların sağlanmasında etkin olan logaritmik dönüşümler, özellikle istatistiksel sonuç çıkarımı için Gauss dağılımına yaklaşım amacıyla, sıklıkla kullanılmaktadır. Bu bakımdan, "logaritmik dönüşümler açıklayıcı değişkenlerde ortaya çıkan ölçüm hatasının etkisini azaltır mı?” sorusu, bu çalışmanın temel amacını oluşturmaktadır. Çalışmada ölçüm hatalı log-doğrusal modellerinin parametre tahminleri Monte Carlo simülasyon çalışması ile incelenmiş ve ölçüm hatalı modellerin parametre tahmininde en başarılı olan SIMEX yönteminin logaritmik dönüşümler karşısındaki başarısı da araştırılmıştır.
Keywords : Log-doğrusal Modeller, Logaritmik Model Kalıpları, SIMEX Yöntemi, Ölçüm Hataları