EKONOMETRİK TAHMİN
EKONOMETRİK TAHMİN
(İng. Estimate; Fr.
Estimatİon)
Ekonometrik bir
modelin spesifikasyonu tamamlandıktan (özellikleri belirlenip model formüle
edildikten) sonra ekonometrisyenin onun tahmini aşamasına geçmesi gerekir. Başka
bir deyişle ekonometrici, modelin katsayılarının sayısal tahminini elde etmesi
gerekir.
Modelin tahmini,
çeşitli ekonomelrik metod-lar, bunların varsayımları ve parametre tahminleri
açısından bu varsayımların ekonomik sonuçları hakkında bilgiyi gerektiren salt
teknik bir aşamadır.
Tahmin aşaması şu
adımlardan oluşur:
1–Model içine dahil edilen değişkenlerin istatis-tikİ
gözlemlerinin (verilerinin) toplanması;
2-İlgilenİlen fonksiyonunun tanımlama şartlarının
İncelenmesi;
3– Fonksiyonun değişkenlcri-nin gerektirdiği toplama
(derleme) problemlerinin incelenmesi;
4- Açıklayıcı değişkenler arasındaki korelasyon
derecesinin incelenmesi, yani çoklu doğrusal bağıntının incelenmesi;
5–
Fonksiyonun tahmini için uygun ekonoıncı-rik tekniğin seçimi ve seçilen
tekniğin varsayımlarının ve bunların katsayılarının tahminleri açısından
ekonomik sonuçlarının ciddi olarak incelenmesi;
6– Modelin Önraporlama gücünün test edilmesi.
Bir modelin tahmininde
kullanılan veriler çeşitli tiplerde olabilir. Zaman dizisi verileri: Değişkenlerin
bir dönemden diğerine aldığı sayısal değerler hakkında bilgi verir, örneğin
1950-65 döneminde GSMH ile ilgili veriler gelir değişkeni ile ilgili bir zaman
dizisi oluşturmaktadır. Yatay-kesit verileri: Bu veriler ekonomik birimlerle
(örneğin tüketiciler veya üreticilerle) ilgili değişkenler hakkında belirli
bir
zaman noktasındaki
bilgileri verir. Panel verileri: Bunlar tek bir (yatay-kesit) örneğinin farklı
zaman dönemlerinde tekrar tekrar gözden geçirilmesi ile oluşturulan
verilerdir. Mühendislik verileri: Bu veriler belirli bîr malın üretiminde (bir
firma veya bir sanayi vb. tarafından) kullanılan üretim metodunun teknik
ihtiyaçları hakkında bilgi vermektedir. Yasalar ve diğer kurumsal
yönetmelikler. Bazı modeller ilgili ilişkinin niteliği hakkındaki doğrudan
bilgilere dayanarak tahmin edilebilir. Bu, özellikle vergi fonksiyonları gibi
kurumsal fonksiyonlar için geçerlidir. Ekonometrisyen tarafından ohıstuntlan
veriler. (Kukla değişkenler) Birçok hallerde bağımlı değişkeni etkileyen
faktörler yukarıda belirtilen geleneksel verilerden herhangi biri İle
Ölçülemez. Bu tipteki nitel faktörler (vasıflar) kukla değişkenler fonksiyon
içine dahil edilerek yaklaşık olarak gözönüne alınabilirler. Kukla değişkenlerin
yapımı oldukça keyfidir, fakat ilgili faktörlerin etkisini yansıttığından
geçerlidir.
Tanımlama
(identification), uygun ekono-metik tekniği kullanarak tahmin edeceğimiz
katsayıların gerçeklen ilgilendiğimiz fonksiyonun doğru katsayıları olup
olmadığını saptamada kullanmayı deneyeceğimiz bir yöntemdir. Tanımlama,
tahmin aşamasında oldukça önemlidir, çünkü bunun bir ilişkinin, teorik olarak
İmkânlar dahilinde istatisliki açıdan tahmin edilip edilemeyeceğini belirlemede
önemli rolü vardır.
Fonksiyonun
değişkenlerinin gerektirdiği toplama (derleme) problemleri birkaç boyutta ele
alınabilir: Bireyleri kapsayan toplama: Örneğin, toplam gelir bireysel
gelirlerin toplamıdır gibi. Mallan kapsayan toplama: Çeşitli malların
miktarlarını veya malların bir grubunun fiyatlarını toplayabiliriz. Zaman
dönemlerini kapsayan toplama: Birçok hallerde istatisliki veri kaynaklan
iktisadi değişkenler arasındaki fonksiyonel ilişki için teorinin gerektirdiği
zaman dönemi biriminden farklı zaman dönemine atıfla bulunmaktadır. Mekan
kapsayan toplama: Şehirlerin, bölgelerin, Ülkelerin veya dünyanın tümünün
nüfusu bu tipte toplamalardır.
İküsadi değişkenlerin
çoğunluğu arasında (Ekonomik faaliyetlerin çeşitli aşamalarındaki cş-zamanlı
değişme anlamında) korelasyon vardır. Bu şekilde büyüme ve teknolojik gelişme
nedeniyle ekonomik değişkenlerde belirli bir derecede çoklu doğrusal bağıntı
zımni olarak vardır. Bununla birlikte, eğer doğrusal bağıntı derecesi yüksek
ise ekonometrik uygulamalardan elde edilen sonuçlar ciddi ölçüde bozulmuş
olabilir ve bunların kullanılması büyük ölçüde yanlış yönlendirmelere neden
olabilir; çünkü bu şartlar altında herbir açıklayıcı değişkenin etkisini
hesaplama yolu İle birbirinden ayırmak mümkün olmayabilir.
İktisadi ilişkilerin
katsayıları iki ana grup altında sınıflandırabileceğimiz çeşitli metodlar-la
tahmin edilebilir. Tek denklem teknikle/i: Bunlar her denkleme teker teker
uygulanan tekniklerdir: “Klasik En Küçük Kareler” veya “Olağan
En Küçük Kareler” Metodu, “Dolaylı En Küçük Kareler” veya
“Daraltılmış Biçim” tekniği, “Sınırlı Bilgi Maksimum Benzerlik
Metodu” ve “Karışık TahmiıTin çeşitli metod-larıdır. Eş-Zamanti
denklem teknikleri: Bunlar bir sistemin tüm denklemlerine aynı anda uygulanan
tekniklerdir ve tüm fonksiyonların katsayılarının tahminlerini aynı anda vermektedir.
Eş-Zamanlı denklem tekniklerinin en önemlileri “Üç Aşamalı En Küçük
Kareler Metodu” ve ‘Tam Bilgi Maksimum Benzerlik Tckniğİ”dir.
Herhangi bir özel durumda hangi tekniğin seçileceği çeşitli faktörlere
bağlıdır,
a) İlişkinin niteliği ve onun tanımlanma durumu;
b) Her teknikten elde edilen katsayı tahminlerinin
özellikleri (Eğer bir met od diğer bir metoda kıyasla arzu edilen özelliklerden
daha fazlasına sahip olan bir tahmin veriyorsa, bu durumda önceki teknik
sonrakine tercih edilecektir.);
c) Bununla birlikte, bu ar/u edilen özelliklerden (bir
tahminin eğitimsizlik, tutarlılık, etkinlik, yeterlilik özelliklerine veya bu
özelliklerin bir kombinasyonuna sa-hİp olması) hangisinin en önemli olduğu ekonometrik
araştırmanın amacına bağlıdır;
d) Bazı hallerde metodun basitliği bir seçme kriteri
olarak kullanılır; ve
e) Bir modelin parametrelerinin tahmininde çeşitli
metodların zaman ve maliyet ihtiyaçları çoğunlukla önemli kriterler olmaktadır.
Modelin tahmininden
sonra ekonometri syc-niıı hesapların sonuçlarını değerlendirme, yani
sonuçların güvenilirliğini belirleme ile İşe devam etmesi gerekmektedir.
Değerlendirme parametre tahminlerinin teorikyönden anlamlı ve istatistiki
yönden tatmin edici olup olmadığına karar vermeyi içermektedir. Bu amaçla üç
grup içinde sımflandırılabilecek çeşitli kriterler kullanılmaktadır.
Birincisi, iktisat teorisi tarafından belirlenen iktisadi a pıioıi
kriter-/cvtf/7: Bunlar iktisat teorisinin prensipleri tarafından
belirlenmektedir ve iktisadî ilişkilerin parametrelerinin işareti ve büyüklüğü
ile ilgilidir. İkincisi, istatistik teorisi tarafından belirlenen islulİsüki
kıiterierdir: Bunlar istatistik teorisi tarafından belirlenmektedir ve modelin
parametrelerinin tahminlerinin istatistik] güvenilirliğini değerlendirmeyi
amaçlar. En fazla kullanılan istatistiki kriterler tahminlerinin korelasyon
katsayısı ve standart sapması (veya standart hatası)’dır. Üçüncüsü, ekonometrinin
teorisi tarafından belirlenen ekonomet-rik kriteıierdir. Bunlar ekonometrinin
teorisi tarafından saptanmakta ve herhangi bir özel durumda kullanılan
ekonometrik metod varsayımlarının tahmin edilip edilmediğini incelemeyi
amaçlamaktadır.
Herhangi bir
ekonometrik araştırmada son aşama tahminlerin kararlılığını ve numune büyüklüğündeki
değişmelere karşı hassasiyetini incelemektir. Tahmin edilen fonksiyonun veya
modelin önceden tahmin gücünü saptamanın bir yolu, modelin tahminlerini örnek
İçine dahil edilmeyen bir dönem için kullanmaktadır. Tahmin edilen değer
(önceden tahmin edilen değer) geçerli değişkenin gerçek (gerçekleşen)
büyüklüğü ile karşılaştırılır. Çoğunlukla değişkenin gerçek ve önceden tahmin
edilen değeri arasında bir farkhltk olacaktır, bu (istatistik olarak) anlamlı
olup olmadığım saptamak amacı ile test edilir. Eğer geçerli anlamlılık
testiıİnİ uyguladıktan sonra, bağımlı değişkenin gerçekleşen değeri ve modelden
tahmin edilen değeri arasındaki fark istatistiki yönden anlamlı ise, modelin
önceden tahmin gücünün veya örnek dışı işlerliğinin zayıf olduğu sonucuna
varırız.
Mustafa SEVÜKTEKİN Bk.
Ekonometri.