ABD`nin 1966 ile 1985 yılları arasında Y gayri safi milli hasıla, M

ABD’nin 1966 ile 1985 yılları arasında Y gayri safi milli hasıla, M Para Arazı (M2) ve r faiz
oranı verileri aşağıda verilmiştir.
a) Y= b1+b2M fonksiyonun spesifikasyon hatası taşıyıp taşımadığını Ramsey RESET
testi ve LM testi ile araştırınız.
b) Para Arzı M yerine araç değişken olarak r faiz oranı alarak Y= b1+b2r modelini kurup
Hausman testiyle modelde spesifikasyon hatası olup olmadığını araştırınız.
r
M
Y
4.5
480
2208.3
4.19
524.3
2271.4
5.16
566.3
2365.6
5.87
589.5
2423.3
5.95
628.2
2416.2
4.88
712.8
2484.8
4.5
805.2
2608.5
6.44
861
2744.1
7.83
908.4
2729.3
6.25
1023.1
2695
5.5
1163.6
2826.7
5.46
1286.6
2958.6
7.46
1388.9
3115.2
10.28
1497.9
3192.4
11.77
1631.4
3187.1
13.42
1794.4
3248.8
11.02
1954.9
3166
8.5
2188.8
3277.7
8.8
2371.7
3492
7.69
2563.6
3573.5
ÇÖZÜM : Öncelikle verilerin E-views programına aktarılmasını gerçekleştirelim.
E-views programını açtığınızda boş bir ekran karşınıza gelmektedir. Öncelikle çalışacağınız
verinin özelliklerinin programa verilmesi gerekmektedir. Bunun için açılan ekranda File –
New – Workfile seçeneği tıklanır.
20 gözlemli bir kesit verisi ile çalıştığımızı düşünerek aşağıda yer alan ekranda gerekli
düzenlemeler gerçekleştirilir.
Böylelikle artık çalışma sayfamız oluşturulmuş olur.
Artık değişkenlerimizi ve aldıkları değerleri e-views ortamına geçirebiliriz. Bunun için
aşağıda verilen menüden yararlanılarak veri giriş ekranı açılır.
Açılan ekrana artık sırası ile verilerin giriş yapılır.
Yukarıdaki pencerede dikkat etmeniz gereken noktalardan biri ondalık gösterim olarak “.”
İşareti kullanılmakta. Bilgisayarınızdan gerekli düzenlemeleri yaparsanız bir sorun
yaşamazsınız. (Denetim masası – bölge dil özellikleri – geliştirilmiş özellikler – ondalık
gösterim . olarak seçin sonrada binlik ifadeyi , yapın)
Bir diğer dikkat etmeniz gereken nokta değişkenlerin isimlerinin otomatik olarak program
tarafından SERO1 gibi isimlendirilmiş olması. Değişkenlerin isimlerini ister bu ekranda ister
temel çalışma sayfasında değiştirebilirsiniz.
Veri girişini tamamladıktan sonra veri giriş ekranımızı kapatıyoruz ve ana pencereye
dönüyoruz. Artık bu ekranda girdiğimiz her üç değişkenin adını da görmeliyiz.
Artık veri girişleri yapıldığına göre model kurma aşamasına geçilebilir. Bunun için öncelikle
modelin bağımlı değişkeni olan değişken tıklanır. Sonra ise cntr tuşuna basılarak diğer
bağımsız değişkenler seçilir.
Y= b1+b2M fonksiyonu ile çalışılacağı için önce y değişkeni seçilir sonra ise m değişkeni
seçilir.
Bu durumda iken mouse sağ tıklanır ve as equation seçeneği seçilir.
Bu şekilde açılan ekranda artık modelimizi görebilmekteyiz. Ekranda modelde ilk olarak
bağımlı değişken y sonra sırasıyla m ve c yer almaktadır. Burada c ile ifade edilen sabit
terimdir. Method kısmında ise EKK yöntemi yer almaktadır (İngilizce tabii ) Tamam
seçeneği seçilir.
Böylece aşağıda yer alan ekran çıktısı elde edilir.
Elde edilen ekran çıktısında yer alan modele ilişkin hata terimleri ve y tahmin değerleri
aşağıda şekilde elde edilir.
Açılan ekranda ilk sütun bağımlı değişken değerleri içermektedir, ikinci sütun y tahmin
değerlerini içermektedir. Son sütun ise gerçek değerler ile tahmin değerleri arasındaki fark
olan hata terimini göstermektedir.
Ramsey reset testini gerçekleştirebilmek için ikinci ve üçüncü sütunlarda yer alan y tahmin ve
hata terimlerinin birer değişken olarak alınması gerekmektedir. Bu nedenle yukarıda yer alan
ekranda ilgili sütunlar kopyalanıp başlangıçta yapıldığı gibi veri girişi ekranı açılarak buraya
yapıştırılması gerekmektedir.
Çalışma sayfamıza döndüğümüzde artık bu iki yeni değişkeni burada görebilmekteyiz.
Ramsey reset testi için y tahmin değişkeni ile hata terimleri arasındaki saçılım grafiği
çizilmelidir. Bunun için aşağıdaki şekilde grafik ekranı açılır.
Karşınıza gelen boş ekrana her iki değişkenin isimleri girilir ve ok tuşuna basılır.
Size ne tür bir grafik istediğinizi soran aşağıdaki ekranda XY saçılım grafiğini seçiniz.
Ramsey reset testi ile ilgili notlarınıza bakarsanız elde edilen bu grafiğe uygun olan yeni
modelin
2
3
Yi  b1  b2 X 2  b3 Y  b4 Y  vi
olduğunu görürsünüz. (Dikkat edin grafik kübik yapıda bir grafik, bu nedenle y tahminin
3.kuvveti modele dahil edilmeli)
Bu yeni modeli elde etmek için izlenecek yol şöyledir :
Dikkat ederseniz ytahmin değişkeninin 2. ve 3. kuvvetlerini modele kolaylıkla bu ekranda
ekleyebiliyoruz. Yani ytahmin değişkeninin 2. ve 3. kuvvetlerini yeni bir değişken gibi
girmemize gerek kalmadan bu model ekranında yazabiliyoruz.
Artık bu elde edilen yeni modelin belirlilik katsayısını ve ilk modelin belirlilik katsayısını
kullanarak testi gerçekleştirebilirsiniz 