Mikro ve Makro Ekonometrik Modeller

Mikro/Makro Ekonometrik Çözümlemeler ve Sınırlı Bağımlı Değişken Modelleri

Ampirik literatür, analize konu olan verinin doğasına göre iki ana metodolojik kutba ayrılır: Makroekonometri, enflasyon, büyüme ve işsizlik gibi toplulaştırılmış ülke/bölge verilerini zaman serisi veya panel yöntemlerle incelerken; mikroekonometri, hanehalkı anketleri veya firma bilançoları gibi bireysel birimlerin ayrık (discrete) tercihlerine odaklanır. Bireylerin tercihleri genellikle sürekli (continuous) sayılarla değil; kategorik (çalışıyor/çalışmıyor), sıralı (düşük/orta/yüksek) veya belirli bir değerde kesintiye uğramış (sansürlü) formlarda gözlemlenir.

Sınırlı Bağımlı Değişkenler (Limited Dependent Variables) olarak adlandırılan bu veri yapılarında, geleneksel En Küçük Kareler (EKK) yöntemi iflas eder. Bunun yerine, En Çok Olabilirlik (Maximum Likelihood - MLE) tahmincilerine dayanan doğrusal olmayan algoritmalar kullanılması zorunludur. Dahası, modern SSCI/SCI indeksli dergiler (özellikle sağlık, çalışma ve eğitim ekonomisi alanlarında); anket verilerindeki örneklem seçim yanlılığını (selection bias) düzeltmeyen veya bir politikanın "gerçek" nedensel etkisini (causal impact) kontrol gruplarıyla (PSM, DiD) kıyaslamayan statik çalışmaları metodolojik zafiyet gerekçesiyle doğrudan reddetmektedir. Kurumumuz; Stata, R ve EViews yazılımları üzerinden mikroekonometrik modellerin kurgulanması ve marjinal etkilerin (marginal effects) doğru yorumlanması süreçlerinde profesyonel bir rehberlik sunar.

Analiz Süreçlerinde Hangi Aşamalara Destek Sunuyoruz?

İkili ve Sıralı Tercih Modelleri (Logit / Probit): Bağımlı değişkenin iki sonuçlu (Örn: kredi aldı/almadı) veya sıralı kategorik (Örn: eğitim seviyesi) olduğu durumlarda Lojistik ve Probit regresyonların kurulması, katsayıların Olasılık Oranları (Odds Ratio) ve Marjinal Etkiler (Marginal Effects) üzerinden akademik dille yorumlanması.
Sansürlü ve Kesik Veri Modelleri (Tobit / Truncated): Veri setindeki bağımlı değişkenin belirli bir alt/üst sınırda yığıldığı (örneğin sıfır harcama yapan büyük bir kitlenin varlığı) veya verinin belirli bir eşiğin altındakiler için hiç gözlemlenemediği durumlarda Tobit (Sansürlü) ve Kesik (Truncated) regresyon algoritmalarının uygulanması.
Örneklem Seçim Yanlılığı (Heckman İki Aşamalı Model): Gözlemlenen verinin rastgele seçilmediği (Örn: sadece çalışan kadınların ücretlerinin gözlemlenebilmesi) durumlarda oluşan "seçim yanlılığını" (selection bias) ters Mills oranı (Inverse Mills Ratio) hesaplayarak matematiksel olarak düzelten Heckman modellerinin kurgulanması.
Sayma Verisi (Count Data) Çözümlemeleri: Bağımlı değişkenin belirli bir zaman aralığındaki olay sayısını (Örn: iş kazası sayısı, patent başvuru sayısı) ifade ettiği, negatif değer alamayan tam sayı verilerinde Poisson veya aşırı yayılım (overdispersion) durumunda Negatif Binom regresyonların çalıştırılması.
Nedensel Çıkarım ve Politika Değerlendirmesi: Bir şokun, kanunun veya politikanın etkisini ölçmek için; deney ve kontrol gruplarını istatistiksel olarak benzer kılan Eğilim Skoru Eşleştirme (PSM) ve zaman içindeki yapısal değişimi izole eden Farkların Farkı (Difference-in-Differences / DiD) analizlerinin yürütülmesi.

Neden Destek Almalısınız?

Araştırma modelinizdeki bağımlı (açıklanan) değişkeniniz sürekli (continuous) bir metrik değil, "Evet/Hayır" şeklinde veya "1-5 arası Likert tipi" kategorik bir yapıdaysa.
Logit/Probit modellerini kurmuş olmanıza rağmen; elde edilen ham Beta katsayılarının standart regresyondaki gibi yorumlanamayacağı eleştirisini aldıysanız ve hakemler sonuçları "Marjinal Etkiler" (Marginal Effects) tablolarıyla revize etmenizi istiyorsa.
TÜİK veya benzeri anket verileri (Hanehalkı İşgücü Anketi vb.) kullanırken, alt örnekleminizin (örneğin sadece kredi kartı olanlar) genel kitleyi temsil etmemesinden doğan "seçim yanlılığını" Heckman prosedürü ile düzeltmeniz gerekiyorsa.
Stata veya R üzerinden elde ettiğiniz doğrusal olmayan karmaşık tahmin algoritmalarının pseudo- $R^2$ değerlerini, LR (Likelihood Ratio) istatistiklerini ve etki boyutlarını uluslararası literatüre (APA) uygun bir şekilde raporlamak istiyorsanız.

Kimler İçin Uygun?

Çalışma ekonomisi, sağlık ekonomisi, pazarlama veya sosyoloji alanlarında hanehalkı veya firma düzeyindeki yatay kesit (anket) verilerini kullanarak bireylerin ayrık tercihlerini modelleyen doktora ve yüksek lisans adayları.
Gözlemsel veriler (ikincil veri) kullanırken ortaya çıkan içsellik ve seçim yanlılığı eleştirilerini Eğilim Skoru Eşleştirme (PSM) veya Enstrümantal Değişken (IV) gibi modern nedensel çıkarım (causal inference) araçlarıyla aşarak SSCI dergilerini (Q1/Q2) hedefleyen akademisyenler.
Tüketici davranışlarını, temerrüt (default) riskini veya sayma verisine dayanan (patent/kaza sayıları vb.) mikro düzeyli sektör metriklerini ampirik olarak kanıtlamak isteyen araştırmacılar.