Panel veri modellerinin tahmininde parametre heterojenliğinin önemi: geleneksel phıllıps eğrisi üzerine bir uygulama

Panel veri modellerinin tahmininde, örneklem ile ilgili dikkat edilmesi gereken başlıca iki durum vardır. Birincisi; örneklemin anakütleden rastsal olarak çekilmesidir. İkincisi ise açıklayıcı değişkenlerin gözlem değerlerinin sahip oldukları özelliklere göre ortaya çıkan örnekleme dağılımının dikkate alınmasıdır. Bu makale, örnekleme dağılımlarının uygun panel veri modelleri ile temsil edilmesinin önemi üzerinde durmaktadır. Bu amaçla, enflasyon oranı ile işsizlik oranı arasındaki ilişki tahmin edilmiştir ve parametre heterojenliği dikkate alındığında spesifikasyon hatası ve yanlı tahminin ortadan kalktığı gözlenmiştir.

Panel Veri ,

Parametre Heterojenliği ,

Spesifikasyon Hatası ,

Yanlı Tahmin ,

Phillips Eğrisi ,

There are two main circumstances for the sample to be paid attention in the estimation of panel data models. The first one is randomly chosing a sample from the population. The second one is to take into consideration the sampling distribution that comes out of as a result of the characteristics of observed values of explanatory variables. This paper emphasizes the importance of the presentation of the sampling distributions with proper panel data models. For this purpose, the relationship between inflation and unemployment rate is estimated and it is observed that when the parameter heterogenity is taken into consideration, specification bias and biased estimation are disappeared.

Panel Data, ,

Parameter Heterogenity, ,

Specification Bias, ,

Biased Estimation, ,

Phillips Curve ,