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.