Genelleştirilmiş Momentler Yöntemi, Alet Değişken Yöntemi ve Sıfır Değer Ağırlıklı Negatif Binom Modeli ile çalışılacak ve politik değerlendirilmelerde bulunulacaktır.
📌 3 Key Takeaways
🎯
Objective & Hypothesis:Sayma verileri, sadece tam sayı değeri alır ve ekonometrik araştırmalarda sıkça kullanılan veri türlerinden biridir.
📊
Key Findings & Data:Bu çalışmanın amacı, Türkiye’de sağlık hizmeti talebini etkileyen faktörleri Türkiye İstatistik Kurumu’nun 2012 yılı Sağlık Araştırmaları veri seti kullanılarak belirlemektir.
💡
Conclusion & Impact:Genelleştirilmiş Momentler Yöntemi, Alet Değişken Yöntemi ve Sıfır Değer Ağırlıklı Negatif Binom Modeli ile çalışılacak ve politik değerlendirilmelerde bulunulacaktır.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:2012 Verileri
⚙️Variables:Domain Parameters
Özet
Sayma verileri, sadece tam sayı değeri alır ve ekonometrik araştırmalarda sıkça kullanılan veri türlerinden biridir. Bu çalışmanın amacı, Türkiye’de sağlık hizmeti talebini etkileyen faktörleri Türkiye İstatistik Kurumu’nun 2012 yılı Sağlık Araştırmaları veri seti kullanılarak belirlemektir. Talebin göstergesi olarak seçilen doktora gitme sayısı, sayma verisi özelliği göstermektedir. Çalışmada bağımsız değişkenlerden biri olan sağlık durumunun içsel değişken olup olmadığı araştırılacaktır. Genelleştirilmiş Momentler Yöntemi, Alet Değişken Yöntemi ve Sıfır Değer Ağırlıklı Negatif Binom Modeli ile çalışılacak ve politik değerlendirilmelerde bulunulacaktır.
🔖
Cite This Article
GÜNEŞ, C., ÜNLÜ, M., BÜYÜKKÖR, Y., BİRECİKLİ, Ş. Ü. (2016). Türkiye’de Sağlık Hizmetleri Talebinin Sayma Veri Modelleriyle İncelenmesi: İçsellik Sorunu. Sosyoekonomi, Cilt: 24 - Sayı: 30, 113–128. https://ajindex.com/articles/139386
Asplund, M. & R. Sandin (1999), “The Number of Firms and Production Capacity in Relation to Market Size”, Journal of Industrial Economics, 47(1), 69-85.
Cameron, A.C. & P.K. Trivedi (1986), “Econometric Models Based on Count Data: Comparisons and Applications of Some Estimators and Tests”, Journal of Applied Econometrics, 1, 29-54.
Cameron, A.C. & P.K. Trivedi & F. Milne & J. Piggott (1988), “A Microeconometric Model of the Demand for Health Care and Health Insurance in Australia”, Review of Economic Studies, 55, 85-106.
Cameron, A.C. & P.K. Trivedi (1998),
Regression Analysis of Count Data, New York: Cambridge University Press.
Cameron, A.C. & P.K. Trivedi (2005), Microeconometrics Methods and Applications, New York: Cambridge University Press.
Contoyannis, C. & A. Jones & N. Rice (2004), “The Dynamics of Health in the British Household Panel Survey”, Journal of Applied Econometrics, 19(4), 473-503.
Deb, P. & A.M. Holmes (2000), “Estimates of Use and Costs of Behavioural Health Care: A Comparison of Standard and Finite Mixture Models“, Health Economics, 9(6), 475-489.
Deb, P. & P.K. Trivedi (1997), “Demand for Medical Care by the Elderly: A Finite Mixture Approach”, Journal of Applied Econometrics, 12, 313-336.
Deb, P. & P.K. Trivedi (2006), “Specification and Simulated Likelihood Estimation of a Non- Normal Treatment-Outcome Model with Selection: Application to Health Care Utilization”, Econometrics Journal, 9(2), 307-331.
Desmaris, B.A. & J.J. Harden (2013), “Testing for Zero Inflation in Count Models: Bias Correction fort he Vuong Test”, The Stata Journal, 13(4), 810-835.
Geraci, A. & D. Fabbri & C. Monfardini (2014), “Testing Exogeneity of Multinomial Regressors in Count Data Models: Does Two Stage Residual Inclusion Work?”, Quaderni-Working Papers DSE, No. 921. Greene, W. (2007), “Functional Forms for the Negative Binomial Model for Count Data”, Economic Letters, 99, 585-590.
Gurmu, S. (1997), “Semi-Parametric Estimation of Hurdle Regression Models with an Application to Medicaid Utilization“, Journal of Applied Econometrics, 12(3), 225-43.
Hansen, L.P. (1982), “Large Sample Properties of Generalized Method of Moments Estimators”, Econometrica, 50(4), 1029-1054.
Hausman, J. & B. Hall & Z. Griliches (1984), “Economic Models for Count Data with an Application to the Patents-R&D Relationship”, Econometrica, 52, 909-938.
Hidayat, B. & S. Pokhrel (2010), “The Selection of an Appropriate Count Data Model for Modelling Health Insurance and Health Care Deman