View
10
Download
0
Category
Preview:
Citation preview
Hüseyin Fatih YAZ Sayfa 1
EKONOMETRİDE BİLGİSAYAR UYGULAMLARI EVİEWS
UYGULAMA SORULARI VE CEVAPLARI
Aşağıdaki verileri EVIEWS paket programına aktarınız. Veri setini tanımladıktan
sonra aşağıda istenen soruları bu verileri kullanarak cevaplayınız.1
Dönem GSMH M1 TEFE USA Dönem GSMH M1 TEFE USA
1994Q1 486738 180844 2414 17820 1999Q1 11615364 3088238 48215 341016
1994Q2 758522 200625 3713 32502 1999Q2 15820911 2890652 54328 394958
1994Q3 1262407 210525 4039 32202 1999Q3 25086428 3358760 60830 437334
1994Q4 1224871 230847 4838 36201 1999Q4 22577995 4681181 70644 496685
1995Q1 1176681 280154 6023 40929 2000Q1 20187365 4908530 81703 562174
1995Q2 1584916 300502 6754 42752 2000Q2 26189571 5727259 87654 608977
1995Q3 2507561 330645 7260 46173 2000Q3 38718079 6447812 90736 644603
1995Q4 2209168 388185 8225 52849 2000Q4 34423018 7549243 96866 678863
1996Q1 2100525 418167 9804 64044 2001Q1 24021566 8173524 105950 781723
1996Q2 2846510 505659 11733 76200 2001Q2 37266880 9636585 138203 1181101
1996Q3 4763971 632187 12838 85185 2001Q3 57187246 10227299 155376 1391474
1996Q4 4602516 896855 14919 98729 2001Q4 53362837 11368782 179388 1524289
1997Q1 4000695 1009601 17373 118296 2002Q1 47913374 11078409 196745 1356048
1997Q2 5568847 1108390 20192 137241 2002Q2 57477058 12773245 207017 1404598
1997Q3 9383769 1229005 23529 161699 2002Q3 83330445 14276762 222610 1642745
1997Q4 8910561 1581210 28185 187910 2002Q4 76754709 15827630 239723 1612473
1998Q1 8214898 1585587 32820 223460 2003Q1 64523996 15073340 265604 1646834
1998Q2 10616118 1911074 36337 252594 2003Q2 78480042 17514935 273239 1512225
1998Q3 16766716 2338540 39216 271751
1998Q4 15081839 2562478 43711 292973
Soru 1. GSMH ve TEFE değişkenine ait olarak Ortalama, Medyan, Minimum,
Maksimum, Standart Hata, Çarpıklık, Basıklık, Jarque-Bera Katsayısı değerlerini
hesaplayınız.
Soru 2. M1 değişkeninin çizgi (line) grafiğini oluşturunuz.
Soru 3. GSMH, M1, TEFE ve USA değişkenleri arasında ilişkilerin yönü ve gücünü
hesaplayınız.
Soru 4. GSMH, M1, TEFE ve USA değişkenleri arasında kovaryans tablosunu
oluşturunuz.
1 http://websitem.gazi.edu.tr/site/atan/files (13.01.13)
Hüseyin Fatih YAZ Sayfa 2
Soru 5. GSMH = f { M1(-2), TEFE(-1), USA ) Modelini çözünüz. Çözüm
sonuçlarında iktisadi, istatistiksel ve ekonometrik yorumlarınızı yapınız.
Soru 6. Tahmin ettiğiniz denklem için White Değişen varyans testi yapınız. Gerekli
hipotezleri oluşturup sonuçları yorumlayınız.
Soru 7. Tahmin ettiğiniz denklem için Breusch-Godfrey Serial Korelasyon LM testini
hipotezlerinizi kurarak test ediniz.
Soru 8. GSMH = f { M1, TEFE, USA)
M1 = f { GSMH, TEFE, USA)
Şeklinde tanımlanan eşanlı denklem sistemlerini uygun tahmin yöntemini kullanarak
çözünüz. Çözüm sonuçlarını yorumlayınız.
Soru 9. Tüm değişkenler için hangi düzeyde durağan olduklarını test ediniz?
Soru 10. GSMH = f { M1, TEFE, USA ) şeklinde tanımlanan model için uygun gecikme
uzunluğu nedir? Bu gecikme uzunluğunu kullanarak modellerin Eş bütünleşme ve
Granger nedensellik analizlerini yapınız.
Soru 11. GSMH = f { M1, TEFE, USA ) şeklinde tanımlanan model için bağımlı
değişkene verilecek 1 birimlik şokun etkisini grafiksel ve Tablo olarak gösterin.
Soru 12. GSMHSA = f { M1SA, TEFESA, USASA ) şeklinde tanımlanan model için
varyans ayrıştırması analizi yapıp sonuçlarını yorumlayınız?
NOT: Bu çalışmadaki sorular tecrübesiz öğrenciler tarafından çözülmüştür. Yol
gösterici bir çalışmadır. Cevaplar ve yorumların kesin bir şekilde doğruluğu
araştırmacıya bırakılmıştır.
Hüseyin Fatih YAZ Sayfa 3
Not: Eviews dizini çalışmanın sonundadır Romen rakamlarını takip ediniz.
Cevap 1. iGSMH ve TEFE değişkenine ait olarak Ortalama, Medyan, Minimum,
Maksimum, Standart Hata, Çarpıklık, Basıklık, Jarque-Bera Katsayısı değerlerini
hesaplayalım;
Sample: 1994Q1 2003Q2
GSMH TEFE
Mean 23131703 76546.16
Median 13348601 41463.50
Maximum 83330445 273239.0
Minimum 486738.0 2414.000
Std. Dev. 24817357 82611.66
Skewness 1.084761 1.105977
Kurtosis 2.969470 2.933908
Jarque-Bera 7.453953 7.753755
Probability 0.0240 0.0207
Sum 8.79E+08 2908754.
Sum Sq. Dev. 2.28E+16 2.53E+11
Cevap 2. iiM1 değişkeninin çizgi (line) grafiğini oluşturalım;
0.00E+00
4.00E+06
8.00E+06
1.20E+07
1.60E+07
2.00E+07
94 95 96 97 98 99 00 01 02
M1
Hüseyin Fatih YAZ Sayfa 4
Cevap 3. iiiGSMH, M1, TEFE ve USA değişkenleri arasında ilişkilerin yönü ve gücünü
hesaplayalım; (Korelasyon katsayıları ile hesaplarız)
GSMH M1 TEFE USA
GSMH 1.000000
M1 0.979353 1.000000
TEFE 0.974702 0.993851 1.000000
USA 0.972423 0.982556 0.982401 1.000000
Cevap 4. ivGSMH, M1, TEFE ve USA değişkenleri arasında kovaryans tablosunu
oluşturalım;
Cevap 5. vGSMH = f { M1(-2), TEFE(-1), USA ) Modelini çözüp, çözüm sonuçlarında
iktisadi, istatistiksel ve ekonometrik yorumları yapalım;
GSMH M1 TEFE USA
GSMH 6.00E+14 1.25E+14 1.95E+12 1.34E+13
M1 1.25E+14 2.70E+13 4.21E+11 2.87E+12
TEFE 1.95E+12 4.21E+11 6.65E+09 4.50E+10
USA 1.34E+13 2.87E+12 4.50E+10 3.16E+11
Dependent Variable: GSMH
Method: Least Squares
Sample (adjusted): 1994Q3 2003Q2
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -684872.9 1199849. -0.570799 0.5721
M1(-2) -5.535312 2.016261 -2.745334 0.0098
TEFE(-1) 469.4040 114.8300 4.087819 0.0003
USA 24.27933 6.100350 3.979991 0.0004
R-squared 0.967688 Mean dependent var 24382207
Adjusted R-squared 0.964659 S.D. dependent var 24910523
S.E. of regression 4682977. Akaike info criterion 33.66121
Sum squared resid 7.02E+14 Schwarz criterion 33.83715
Log likelihood -601.9017 F-statistic 319.4507
Durbin-Watson stat 1.860226 Prob(F-statistic) 0.000000
fgsdg
Hüseyin Fatih YAZ Sayfa 5
İktisadi olarak;
İki dönem gecikmeli para arzında bir birim artış GSMH’yi 5.53
düşürmektedir.(diğer değişkenler sabitken)
Bir dönem gecikmeli TEFE’de bir birim artış GSMH’yi 469.40
yükseltmektedir. (diğer değişkenler sabitken)
Amerikan Dolarındaki bir birim artış GSMH’yi 24.2yükseltmektedir. (diğer
değişkenler sabitken)
İstatistiksel ve ekonometrik olarak;
GSMH; iki dönem gecikmeli para arzı, bir dönem gecikmeli TEFE ve
Amerikan Doları tarafından %96 oranında açıklanmaktadır.
Hipotezi altında t- istatistiğine göre (0.05 anlamlılık düzeyinde);
Sabit terim : İstatistiksel olarak anlamsızdır. (p değeri 0,57 KABUL)
M1(-2) : İstatistiksel olarak anlamlıdır. (p değeri 0,009 RED)
TEFE(-1) : İstatistiksel olarak anlamlıdır. (p değeri 0,000 RED)
USA : İstatistiksel olarak anlamlıdır. (p değeri 0,000 RED)
Hipotezi altında F- istatistiğine göre (0.05 anlamlılık düzeyinde);
Hesaplanan F değeri 319.45 ve F istatistiğine ait p değeri 0.00 bulunmuştur. Bu
sonuca göre model tümüyle anlamlıdır.
Durbin-Watson (DW) test istatistiği 1.8 değeriyle 2 ye yaklaşmaktadır. Gerekli
testler yapıldığında Otokorelasyon yoktur diyebiliriz.
Hüseyin Fatih YAZ Sayfa 6
Cevap 6. viTahmin ettiğimiz denklem için White Değişen varyans testi yapalım;
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 5.358654 Probability 0.000795
Obs*R-squared 18.92776 Probability 0.004287
White testi için yokluk ve alternatif hipotez aşağıdaki gibidir:
p değerine göre 0.05 anlamlılık düzeyinde yokluk hipotezi ( ) reddedilir. Modelde
değişen varyans vardır.
Cevap 7. viiTahmin ettiğimiz denklem için Breusch-Godfrey (Serial Korelasyon LM)
testini hipotezlerinizi kurarak test edelim;
(Modeldeki en yüksek gecikmeyi alalım 2. Sıra )2
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 37.64662 Probability 0.000000
Obs*R-squared 25.74293 Probability(2) 0.000003
Kurulacak olan hipotezde yokluk hipotezi kabul edilirse hatalarda otokorelasyon
yoktur sonucuna varılır.
P değerine bakıldığında 0.05 anlamlılık düzeyinde hatalarda otokorelasyon olduğu
gözükmektedir.
2 DAMODAR N. GUJARATİ (1995): ‘Temel Ekonometri’
Hüseyin Fatih YAZ Sayfa 7
Cevap 8. viiiGSMH = f { M1, TEFE, USA)
M1 = f { GSMH, TEFE, USA)
Şeklinde tanımlanan eşanlı denklem sistemlerini 2AEKK yöntemini kullanarak
çözelim;
Dependent Variable: GSMH
Method: Two-Stage Least Squares
Date: 01/14/13 Time: 14:24
Sample: 1994Q1 2003Q2
Included observations: 38
Instrument list: M1 C GSMH TEFE USA
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 594306.7 1138433. 0.522039 0.6050
M1 3.381921 1.490112 2.269575 0.0297
TEFE -9.518972 94.49678 -0.100733 0.9204
USA 13.02599 8.159246 1.596470 0.1196
R-squared 0.962124 Mean dependent var 23131703
Adjusted R-squared 0.958782 S.D. dependent var 24817357
S.E. of regression 5038452. Sum squared resid 8.63E+14
F-statistic 287.8912 Durbin-Watson stat 1.777181
Prob(F-statistic) 0.000000
Dependent Variable: M1
Method: Two-Stage Least Squares
Date: 01/14/13 Time: 14:25
Sample: 1994Q1 2003Q2
Included observations: 38
Instrument list: GSMH C M1 TEFE USA
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -89783.90 121617.9 -0.738246 0.4654
GSMH 0.038903 0.017141 2.269575 0.0297
TEFE 45.69423 6.429589 7.106867 0.0000
USA 0.917823 0.893553 1.027161 0.3116
R-squared 0.990308 Mean dependent var 4802718.
Adjusted R-squared 0.989453 S.D. dependent var 5261931.
S.E. of regression 540389.5 Sum squared resid 9.93E+12
F-statistic 1158.050 Durbin-Watson stat 1.275726
Prob(F-statistic) 0.000000
Hüseyin Fatih YAZ Sayfa 8
Cevap 9. Tüm değişkenler için hangi düzeyde durağan olduklarını test edelim;
Seri açıldıktan sonra Views/ Unit Root Test
Çeyreklik veri olduğundan dolayı maksimum gecikmeyi 8 olarak belirliyoruz.
İncelemekte olduğumuz zaman serisini düzeyde (level) durağan, trend ve sabit terim
içerecek şekilde test etmeye başlıyoruz. Duranlığı yakalayıncaya kadar trendsiz, none
halini her defasında test ederek 2.sıra farka kadar deniyoruz.
GSMH için 2.sıra fark, trend ve sabit terimde durağanlığı yakaladık.
Null Hypothesis: D(GSMH,2) has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 8 (Automatic based on SIC, MAXLAG=8) t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -4.045326 0.0192
Test critical values: 1% level -4.339330
5% level -3.587527
10% level -3.229230
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Eviews çıktısında da yazdığı gibi yokluk hipotezimiz ( ) serinin birim kök
içerdiğini söylemektedir. Buna göre;
(GSMH,2) de reddedilir.
Hüseyin Fatih YAZ Sayfa 9
GSMH 2. Sıra fark durağandır. I(2)
Aynı testi diğer seriler için de uyguladığımızda;
M1 2. Sıra fark durağandır. I(2)
TEFE 1. Sıra fark durağandır. I(1)
USA Durağan değildir.
Cevap 10. ixGSMH = f { M1, TEFE, USA ) şeklinde tanımlanan model için uygun
gecikme uzunluğunu bulalım ve bu gecikme uzunluğunu kullanarak modellerin Eş
bütünleşme ve Granger nedensellik analizlerini yapalım.
Burada AIC SH bilgi kriterleri işimize yarayacak. AIC aşağı sapmalı, SH yukarı
sapmalıdır.
Quick/ Estimate VAR komutundan sonra modeldeki değişkenler dışsaldan içsele
doğru yazılır. Gecikme 1 den başlayarak test edilir ve AIC SH değerleri elde
edilir.
Hüseyin Fatih YAZ Sayfa 10
AIC 106, 103, 102, 97, 95 şeklinde aşağı sapmalı olarak devam etmekte.
SH 107, 105, 104, 100, 99 yukarı sapmalı olması gerekirken 1. Gecikmede sapma
bozulmuştur.
SH kriterine göre model için uygun gecikme uzunluğu 1 dönemdir.
Eş bütünleşme analizi;
Hata teriminin durağanlığına göre karar veriyoruz.
Bunun için modeli EKK İLE tahmin edip hata terimine birim kök testi
uyguluyoruz.
Sonuç; Hata terimi U düzeyde durağan I(0) çıktı. Model eş bütünleşiktir.
Co-integration testini uygulayabiliriz.( Quick/Group stat./cointegration test)
None kısa dönem at most uzun dönem ilişkisi
Granger analizi;
Pairwise Granger Causality Tests
Sample: 1994Q1 2003Q2
Lags: 1
Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability
M1 does not Granger Cause GSMH 37 21.8962 4.4569e-05
GSMH does not Granger Cause M1 0.02381 0.87827
TEFE does not Granger Cause GSMH 37 31.5212 2.7E-06
GSMH does not Granger Cause TEFE 1.55758 0.22055
USA does not Granger Cause GSMH 37 21.0070 5.9E-05
GSMH does not Granger Cause USA 1.20988 0.27908
TEFE does not Granger Cause M1 37 4.63086 0.03859
M1 does not Granger Cause TEFE 31.8402 2.5E-06
USA does not Granger Cause M1 37 0.01799 0.89409
M1 does not Granger Cause USA 3.31394 0.07751
USA does not Granger Cause TEFE 37 12.4701 0.00121
TEFE does not Granger Cause USA 0.70358 0.40744
Hüseyin Fatih YAZ Sayfa 11
H0 RED; M1, GSMH’nin nedenidir.
H0 RED; TEFE, GSMH’nin nedenidir.
Cevap 11. GSMH = f { M1, TEFE, USA ) şeklinde tanımlanan model için bağımlı
değişkene verilecek 1 birimlik şokun etkisini grafiksel ve Tablo olarak gösterin.
VAR modelini oluşturalım
İMPULSE komutuyla şok vermek istediğimiz seriyi yazalım
GSMH’ye bir birim şok verdik.
Şok sonrasında sıfır düzlemine yaklaşım, dengeye gelme durumunu
göstermektedir.
Hüseyin Fatih YAZ Sayfa 12
Cevap 12. GSMHSA = f { M1SA, TEFESA, USASA ) şeklinde tanımlanan model için
varyans ayrıştırması analizi yapıp sonuçlarını yorumlayalım. (gecikme uzunluğunu
farazi olarak 1 alıyoruz)
Model VAR şeklinde tahmin edilir
View / Variance Decomposition
Decompositions penceresine bağımlı değişken GSMHSA yazıldı
Perio
d S.E. GSMHSA M1SA TEFESA USASA
1 1487577. 100.0000 0.000000 0.000000 0.000000
2 1828872. 71.80169 9.866438 18.21184 0.120040
3 2309295. 46.93225 31.99290 20.99875 0.076094
4 2877486. 34.62813 50.43123 14.87026 0.070381
5 3491389. 30.88543 58.94959 10.10277 0.062215
6 4082162. 31.00021 61.36165 7.592627 0.045521
7 4610847. 32.04381 61.82407 6.082789 0.049335
8 5088261. 32.78421 62.13380 5.001911 0.080082
9 5551718. 32.90429 62.73774 4.235862 0.122115
10 6038838. 32.51351 63.62745 3.701216 0.157826
GSMHSA kısa dönemde (1.dönem) kendisini %100 açıklamaktadır.
GSMHSA uzun dönemde (10.dönem) %32 kendisi tarafından,
%63 M1SA tarafından açıklanmaktadır.
Hüseyin Fatih YAZ Sayfa 13
EVİEWS DİZİNİ
i View/descriptive stat./stat.
ii View/graph/line
iii Seriler grup olarak seçilir. View/Correlations/
iv Seriler grup olarak seçilir. View/Covariances/
v Quick/estimate equation/ (model yazılır ‘GSMH C M1(-2) TEFE(-1) USA’)
vi Views/residual tests/White heterocedasticty
vii Views/residual test/serial correlation LM test
viii Quick/estimate equation/ (method kısmından TSLS seçilir ve modeller üste ve alta yazılır)
ix Quick/ Estimate VAR
Recommended