Journals / İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi / 2016 / Cilt: 5 - Sayı: 7
Effectıveness of Williams Method in the Case of Overdispersion in Logistic Regression: Application of Financial Distress for BIST 100 Index
- Pages
- 1958–1971
- DOI
- —
Abstract
In logistic regression, having higher observed variation than expected variation is called as overdispersion. Pearson chi-square and deviance goodness of statistics are used to determine overdispersion in logistic regression. Different methods can be used in the case of overdispersion where goodness of fit of the model and parameter estimations are not confidential. Williams method is widely used for overdipersion situations. In this study, logistic regression analysis was built in order to classifiy firms of BIST 100 index for financial distress. At the end of this analysis overdispersion was determined and parameters were re-estimatied by Williams method in order to detect the efficeny of the method.
Özet
Lojistik regresyonda, gözlenen varyansın beklenen varyansdan büyük olması aşırı yayılım olarak tanımlanmaktadır. Problemin belirlemesinde, Pearson ki-kare ile sapma uyum istatistiklerinden yararlanılır. Aşırı yayılım durumunda model uyum istatistiklerine ve parametre tahminlerine güvenilmeyeceği için, bu durumu dikkate alan farklı yöntemler kullanılmalıdır. Bu yöntemlerin en bilineni Williams metodudur. Bu çalışmada, BİST 100 endeksinde işlem gören firmalara yönelik mali başarısızlığı belirlemek amaçlı bir sınıflama lojistik regresyon analizi ile gerçekleştirilmiştir. Analiz sonucunda, aşırı yayılım tespit edilerek, Williams metodu ile parametreler yeniden tahmin edilmiş ve doğru sınıflama oranının arttığı gözlenerek yöntemin etkinliği belirlenmeye çalışılmıştır.