A comparison of GMM estimators for linear dynamic panel models

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Dokuz Eylül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstatistik Ana Bilim Dalı, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2017

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: ALMİLA HACIOĞLU

Danışman: ESİN FİRUZAN

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Panel veri, farklı zaman boyutlarındaki yatay kesit gözlemlerden oluşan bir veri setidir. Dinamik süreçler bağımlı değişkenlerin ve bu değişkenlerin gecikmeli değerlerini içermektedir. Bu süreçler zaman serisi regresyon modellerinde popüler bir uygulama haline gelmiştir. GMM büyük örneklem özelliklerine sahip olan bir kestirim yöntemidir. Bu yöntem istenmeyen ve gereksiz varsayımlardan kaçınılmasına izin verir. GMM kestirimi, parametre kestirimi yapmak için birçok optimal özelliğe sahip standart bir yaklaşımdır. GMM kestiricisi tutarlılık, etkinlik ve asimtotik normallik özelliklerine sahiptir. Bu tezde, AB, ABO ve BB GMM kestiricilerinin performanslarının karşılaştırılması için bir Monte Carlo benzetim çalışması yapılmıştır. GMM kestiricilerinin karşılaştırılmasında GMM kestiricilerinde farklı varyans büyüklüklerini görebilmek için artıkların iki farklı dağılımı kullanılmıştır: Standart Normal dağılım ve t(5) dağılımı. GMM kestiricileri, iki farklı dağılım altında otoregresif katsayının yanlılığı ve standart hatası, kapsama olasılıkları, göreceli etkinlikleri ve hatakareler ortalamasına göre karşılaştırılmıştır. Bu tez, birim büyüklüğü küçük ve zaman periyodu kısa olduğunda ve otoregressif parametreleri yüksek olsa bile BB GMM kestricisinin AB ve ABO GMM kestiricilerine göre önemli avantajlara sahip olduğunu göstermiştir.