Poisson Regresyon Modelinde Aşırı Yayılım Durumu ve Negatif Binomial Regresyon Analizinin Türkiye Grev Sayıları Üzerine Bir Uygulaması
Sayım verilerinde (Count Data) kullanılan regresyon analizi, ilgilenilen olay sayılarının modellenmesine yöneliktir. Sayım verilerinde en yaygın biçimde kullanılan regresyon yöntemi "Poisson Regresyon Analizi" dir. Bu makalede, Poisson dağılımının varyansının, dağılımının ortalamasından büyük olduğu durumda gerçekleşen aşırı yayılım (overdispersion) sonucunda, parametre tahminlerinin etkinliğini sağlayan Negatif BinomialRegresyon modeli incelenmiştir. 1964-2000 dönemi için Türkiye'de grev sayılarını etkileyen faktörler Poisson Regresyon Modeli aracılığıyla analiz edilmiştir. Analiz sonucunda, verilerde aşırı yayılım saptandığından tahminlerin etkinliğini artırmak amacıyla Negatif Binomial Regresyon modeli uygulanmıştır.
Anahtar Kelimeler:
Türkiye
Overdispersiyon in Poisson Regression Model and the Application of Negative Binomial Regression Analysis on the Number of Strikes in Turkey
For modelling interested event numbers of count data regression analysis is used. The most widely used regression analysis for count data is ""Poisson Regression Analysis" In this article, Negative Binomial Regression Analysis is used to increase the effectiveness of parameter estimations in cases where poisson dispersion variance is bigger than the dispersion's mean. This situtaion is named as over dispersion. The factors affecting strike numbers in the period of 1964-2000 for Turkey is analyzed by mean: of Poisson Regression Model. Since the analysis mentioned above proves there is an overdispersion in the set of data, negative binomial Regression Model is carried out for the purpose of increasing the-effectiveness as mentioned.
Keywords:
Turkey,
___
- Biçerli M. Kemal, (1992), Sendikaların Ekonomik Analizi ve İşgücü Gelirleri Üzerindeki Etkileri:Türkiye Uygulaması, Anadolu Üniversitesi Yayınları No.707, s.129.
- Cameron, A.C., Trivedi, P.K.,(1998), Regression Analysis of Count Data,Cambridge University Press
- Cameron, A.C., Trivedi, P.K., 1986, "Econometrics Models Based on Count Data; comparison and applications of some estimators and tests", Journal of Applied Econometrics, Vol.1, s. 29-53.
- Cameron,A.C., Windmeijer, F.A.G.,(1996), "RSquared Measures for Count Data Regression Models with Applications to Health-Care Utilization", Journal of Business&Economic Statistics, Vol. 14, No.2,s. 209-220.
- Cox,D.R.,(1983), "Some Remarks on Overdispersion", Biometrica,Vol:70, s.269-274.
- Dean, C., and F. Lawless (1989), "Tests for Detecting Overdispersion in Poisson Regression Models", Journal of the American Statistical Association, Vol:84, s.467-472.
- DİE, (2001), Türkiye İstatistik Yıllığı Dionne,G.,Artis,M.,Guillan,M.,(1996), "Count Data Models for a Credit Scoring System " Journal of Emprical Finance, Vol:3, s. 303-325.
- Gurmu,S.,(1991), 'Teste for Detecting Overdispersion in The Positive Poisson Regression Model", Journal of Business and Economic Statistics, Vol:9, s.215-222.
- Özmen, İ., (1998), "Poisson Regresyon Çözümleme Teknikleri", Hacettepe Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü , Yayınlanmamış Doktora Tezi, Ankara.
- ISSN: 1302-4221
- Yayın Aralığı: Yılda 2 Sayı
- Başlangıç: 1975
- Yayıncı: İstanbul Üniv. İşletme Fak. İletme İktisadı Enst.
Sayıdaki Diğer Makaleler
Perakendecilik Sektöründe Tüketicilerin Fiyat Algılamalarına Göre Bölümlendirilmesi
TMS-12 Çerçevesinde Finansal Tabloların Yabancı Para Birimi Cinsinden İfade Edilmesi -Bir Uygulama
Bilişim Sistemi Geliştirme Projelerinin Yönetimi, Karşılaşılan Sorunlar ve Çözüm Önerileri
İkili Kodlama Kullanılmaksızın Genetik Algoritma ile Bir Optimizasyon Önerisi