Çalıştay Sorumlusu: Doç. Dr. Abdurrahman KORKMAZ (İzmir Kâtip Çelebi Üniversitesi, İktisat Bölümü)

abdurrahman.korkmaz@ikc.edu.tr

Çalıştay Süresi:4 saat (1 saat teorik, 3 saat uygulama)

Çalıştay Düzeyi:Başlangıç

Katılımcı Sayısı:En az 10, En Çok 20. Katılımcı sayısının fazla olması halinde erken başvurulara öncelik verilecektir. Katılımcıların bir dizüstü bilgisayara sahip olması beklenmektedir. Temel ekonometri bilgisine sahip olmak çalıştaya katılım için yeterlidir.

Amaç: Dinamik Mikro Panel Veri Analizi, bağımlı değişkenin gecikmeli değerlerini de içeren bir ekonometrik modelin, zaman boyutunun kesit boyutundan kısa olduğu (küçük T, geniş N) panel veri setleri üzerinden tahmin edildiği durumlara işaret etmektedir. Dinamik Mikro Panel Veri Analizlerinde karşılaşılan en özellikli sorun, En Küçük Kareler Tahmincisinin böylesi durumlarda yanlı ve tutarsız parametre tahminleri üretiyor olmasıdır. Stephen Nickell tarafından ortaya koyulması nedeniyle Nickell Yanlılığı veya Dinamik Panel Yanlılığı olarak da adlandırılan söz konusu sorunun üstesinden gelebilmek adına önerilen alternatif tahmincilerin uygulama odaklıolarak tanıtılması, bu çalıştayın temel amacını oluşturmaktadır.

İçerik: Çalıştayın ilk oturumunda, Dinamik Panel Veri, İçsel, Dışsal ve Ön Belirlenmiş Değişkenler, Dinamik Panel Veri Yanlılığı, Dinamik Mikro Panel Veri Analizlerinde Durağanlık, Dengeye Yakınsama Hızı ve İstikrar Koşulu gibi temel kavramlar üzerinde durulacaktır. Dinamik Mikro Panel Veri Analizlerine ilişkin temel kavramların açıklanmasının ardından ele alınması planlanan alternatif tahminciler ise şu şekildedir:

  • Yanlılığı Düzeltilmiş Kukla Değişkenli En Küçük Kareler Tahmincisi: XTLSDVC Komutu
  • Fark Genelleştirilmiş Momentler ve Sistem Genelleştirilmiş Momentler Tahmincileri: XTABOND2 Komutu
  • Yarı En Çok Olabilirlik Tahmini: XTDPDQML Komutu
  • En Çok Olabilirlik ve Yapısal DenklemModellemesi: XTDPDML Komutu

Seçilmiş Kaynaklar:

  • NICKELL, Stephen. Biases in dynamic models with fixed effects. Econometrica, 1981, 1417-1426.
  • BRUNO, Giovanni SF. Estimation and inference in dynamic unbalanced panel-data models with a small number of individuals. Stata Journal, 2005, 5.4: 473-500.
  • ROODMAN, David. How to do xtabond2: An introduction to difference and system GMM in Stata. Stata journal, 2009, 9.1: 86-136.
  • KRIPFGANZ, Sebastian. Quasi–maximum likelihood estimation of linear dynamic short-T panel-data models.Stata Journal, 2016, 16.4: 1013-1038.
  • WILLIAMS, Richard; ALLISON, Paul D.; MORAL-BENITO, Enrique. Linear dynamic panel-data estimation using maximum likelihood and structural equation modeling. Stata Journal, 2018, 18.2: 293-326.

Çalıştay Zamanı: Çalıştaylar Kongre Programı kapsamında 20.00’de başlayacaktır, katılım ücreti 100 Türk Lirasıdır. Katılımcılara sertifika verilecektir.