Biased Estimators for Distributed Lag Models

Abstract

The finite distributed lag models often include highly correlated variables since they have lagged and unlagged values of the same variable. Some problems are faced when the ordinary least squares (OLS) method is applied to these models. Models such as Koyck and Almon models, have been suggested to tackle these problems. In this study, providing alternative methods are aimed by introducing the combinations of Almon method with biased estimators such as Ridge and the Liu type estimators, which are alternatives to OLS defined for solving multicollinearity problem. Morover, these defined methods are compared by using Almon(1965) data.

Özet

Gecikmesi sonlu dağıtılmış modeller, aynı değişkenin gecikmeli ve gecikmesiz değerlerine sahip olduğundan sık sık yüksek ilişkili değişkenlere sahip olurlar. Bu modellere En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi uygulandığında bazı sorunlarla karşılaşılır. Bu sorunları çözmek için de Almon ve Koyck Modeli gibi modeller önerilmiştir. Bu çalışmada, regresyon analizinde çoklu iç ilişki problemini çözmek için EKK'ya alternatif olarak tanımlanmış Ridge ve Liu tipi tahmin ediciler gibi yanlı tahmin edicilerin Almon metodu ile kombinasyonları ele alınarak alternatif metotların verilmesi amaçlanmıştır. Ayrıca tanımlanan metodlar Almon (1965) verisi kullanılarak karşılaştırılmıştır.

Keywords: Almon tahmin edici, Gecikmesi sonlu dağıtılmış model, Ridge tahmin edici, Liu tahmin edici