DERS İÇERİĞİ

1) Tek yönlü hata bileşen modeli

1.a  Sabit Etki Modeli

1.b  Rassal Etki Modeli

2)  İki yönlü hata bileşen modeli

2.a  Sabit Etki Modeli

2.b  Rassal Etki Modeli

2.c  Bireysel Etkilerin test edilmesi

3) Değişen varyans ve Otokorelasyon

a) Değişen Varyans Testleri b)Otokorelasyon testleri

c) Değişen varyans ve otokorelasyonun düzeltilmesi

4) İçsellik sorunu

4.a  Rassal etki modeli için Hausman testi

4.b Rassal etki modeli için Hausman- Taylor tahmincisi

4.c  Amemiya- MaCurdy Tahmincisi

4.c  Araç değişkenler tahmincisi

4.d  Davidson McKinnon testi 4.d.Cragg-Donald Testi

4.e  Sargan testi

5) GMM tahmincisi

a) Statik modeller için GMM

b) Dinamik modeller için GMM

6) Yatay Kesit Bağımlılığının testi ve modellemesi a)CCE

b)AMG c)DCCE d)QMG e)DQMG

DERSİN AMACI

Katılımcılara panel veri ekonometrisinin teorik temellerinin anlatılması, veri setinin oluşturulması, veri setine ilgili testlerin yapılması ve belirlenen iktisadi analiz konusunun panel veri teknikleri ile analizinin gerçekleştirilmesidir.

Bu kapsamda anlatılacak olan her bir teorik konuya ilişkin uygulamalar yapılacaktır. Bu doğrultuda kullanılan veri setleri ve kaynaklar katılımcılarla paylaşılacak ve eş anlı olarak katılımcıların dersin yürütücüsü ile birlikte bu uygulamaları gerçekleştirmesi sağlanacaktır.

KAYNAKLAR

Baltagi, Badi H., 2013, Econometric Analysis of Panel Data, Fifth Edition, John Wiley & Sons Ltd

Hsiao, C. (2014). Analysis of panel data (3rd ed.). Cambridge University Press.

MAKALELER

§ Baltagi, B. H., & Li, Q. (1995). Testing AR(1) against MA(1) disturbances in an error component model. Journal of Econometrics, 68(1), 133-151.

§ Baltagi Badi H., Jung Byoung Cheol, Song Seuck Heun (2010) Testing for heteroskedasticity and serial correlation in a random effects panel data model, Journal of Econometrics,154,122- 124

§ Blomquist, J., & Westerlund, J. (2013). Testing slope homogeneity in large panels with serial correlation. Economics Letters, 121(3), 374–378.

§ Chudik A., Pesaran H (2015) Common correlated effects estimation of heterogeneous dynamic panel data models with weakly exogenous regressors, Journal of Econometrics,188, 393-420

§ Driscoll, J. C., & Kraay, A. C. (1998). Consistent covariance matrix estimation with spatially dependent panel data. Review of Economics and Statistics, 80(4), 549–559.

§ Juhl, T., & Sosa-Escudero, W. (2014). Testing for heteroskedasticity in fixed effects models. Journal of Econometrics, 178(PART 3), 484–494.

§ Eberhardt, Markus, and Stephen Bond. 2009. “Cross-Section Dependence in Nonstationary Panel Models: A Novel Estimator,” no. 17692.

§ Eberhardt, Markus, and Francis Teal. 2010. “Productivity Analsyis in Global Manufacturing Production,” no. 515

§ Eberhardt, Markus, and Stephen Bond. 2011. “Econometrics for Grumblers: A New Look at the Literature on Cross-Country Growth Empirics.” Journal of Economic Surveys 25 (1): 109–55.

§ Harding M., Lamarche C. Pesaran(2020) Common correlated effects estimation of heterogeneous dynamic panel quantile regression models, 35, 294-314.

§ Kapetanios, G., M. Hashem Pesaran, and T. Yamagata. 2011. “Panels with Non-Stationary Multifactor Error Structures.” Journal of Econometrics 160 (2): 326–48.

§ Kripfganz S. Schwarz C (2019) Estimation of linear dynamic panel data models with

§ time-invariant regressors, Journal of Applied Econometrics,34, 526-546

§ Pesaran, M. Hashem. 2006. “Estimation and Inference in Large Heterogeneous Panels with a Multifactor Error Structure.” Econometrica 74 (4): 967–1012.