Panel Veri Analiz Desteği

Günümüzde özellikle makro ve mikro iktisat, finans, pazarlama ve işletme alanlarında hazırlanan tez ve makale gibi akademik çalışmalar genellikle ampirik uygulama bölümleri içermektedir. Bu bölümlerdeki güncel kuramların ihtiyaç duyduğu modeller için ekonometri alanı sürekli gelişmekte ve güncellenmektedir. Söz konusu gelişmelerden en çok etkilenen disiplinin ise panel veri analizi olduğu söylenebilir. Güncel panel veri literatürü, veri türüne ve gözlem sayılarına uygun şekilde tasarlanmış birçok analiz yöntemini içinde barındırmaktadır.

Panel Veri Analiz Yöntemleri

Geleneksel ve güncel ekonometrik panel veri literatüründe yer alan analiz türleri, yöntemlerin temel belirleyicisi olan gözlem sayıları bakımından aşağıdaki kategorilere ayrılabilir:

Statik Birim ve Zaman Etki Modelleri: En temel ve geleneksel panel veri analiz yöntemi grubudur. Genellikle küçük T ve büyük veya küçük N durumunda geçerli olan bu analiz grubu içerisinde tek yönlü birim/zaman etki modelleri ile çift yönlü birim ve zaman etki modelleri yer almaktadır. Veri setindeki küçük T kısıtına bağlı olarak zaman boyutundaki uzun dönem ilişkilerin incelenemediği durumlarda, birimler arası varyanstan faydalanılarak etkin ve tutarlı tahminler yapabilmeye olanak sağlayan statik tahminciler söz konusudur. Havuzlanmış EKK (En Küçük Kareler) ile Sabit Etkiler (Fixed Effects) ve Rastsal Etkiler (Random Effects) tahmincileri bu gruptaki yöntemlere örnek olarak verilebilir.
Dinamik Panel Veri Modelleri: Panel veri setindeki statik birim etkilerine ek olarak zaman boyutundaki dinamik yapıların da genellikle gecikmeli bağımlı değişken ve araç değişkenler yöntemi ile dikkate alındığı analiz türüdür. Dinamik panel veri analizi aynı zamanda içsellik sorununu çözen yaklaşımlarıyla da öne çıkar. Kendi içerisinde mikro paneller (N>T) ve makro paneller (T>N) için farklılaşmaktadır.
Mikro panellerde önerilen dinamik panel veri analizi uygulamaları genellikle GMM (Genelleştirilmiş Momentler Yöntemi) tabanlı tahmincilerdir. GMM Arellano-Bond (1991), GMM Arellano-Bover (1995) ve GMM Arellano-Bover-Blundell-Bond (1998) bu grupta öne çıkan tahmin yöntemleridir. Yöntemler genellikle araç değişken belirleme tekniklerine bağlı olarak (ortogonal sapmalar, vb.) farklılaşır.
Makro paneller için ise dinamik yapıların birimlerin zaman serileri üzerinden modellenmesi ve daha sonra heterojenlik ile yatay kesit bağımlılığı gibi durumların göz önünde bulundurularak panel için katsayı tahminine olanak sağlayan Panel ARDL (MG, PMG, DFE, CSS) gibi daha ileri yöntemler söz konusudur.
Panel Zaman Serileri Analizleri: Panel veri modellerinde T>30 durumunda tüm birimlerin birer zaman serisi özelliği gösterdiği varsayılır ve zaman serisi ekonometrisinde oldukça önemli yere sahip olan "durağanlık" kavramı panel veri analizinde de önem kazanır. Zira durağan olmayan değişkenlerle kurulacak modellerde sahte regresyon kuşkusu panel veri için de geçerli hale gelir. Bu durumda değişkenler, yatay kesit bağımlılıkları dikkate alınarak birim kök testlerine tabi tutulmalıdır. Seviyesinde durağan (I(0)) değişkenler için genel panel veri analizi yöntemleri geçerli iken; seviyesinde durağan olmayan değişkenler için zaman serilerinde olduğu gibi eş bütünleşme analizleri, hata düzeltme modelleri, uzun ve kısa dönem katsayı hesaplamaları ve nedensellik analizi gibi süreçlerin işletilmesi gerekmektedir.
Mekânsal Ekonometri: Mekânsal ekonometri, coğrafi veya ağ tabanlı etkileşimlerin (mekânsal bağımlılık) ve yapısal farklılıkların (mekânsal heterojenlik) modellendiği panel veri analiz yöntemine verilen addır. Standart panel veri analizlerinden farklı olarak, birimlerin (bölgeler, ülkeler, firmalar) birbirlerinden bağımsız olduğu varsayımı esnetilerek daha gerçekçi bir yaklaşım benimsenmesini sağlar.

Neler Yapıyoruz?

Panel Regresyon Modellemesi: Araştırma amacına uygun panel veri modellerinin kurulması amacıyla değişkenlerinizi panel veri analiz yöntemleri bağlamında inceliyor, doğru değişken kullanımına rehberlik ediyoruz.
Uygun Panel Veri Analiz Yönteminin Belirlenmesi: Kavramsal modelin veri ile sınanması sürecinde; veri ve değişken türüne en uygun, etkin ve tutarlı tahmin yapabilecek yöntemlerin belirlenmesinde araştırmacılara destek oluyoruz.
Alternatif Yöntemlerin Karşılaştırılması: Aynı regresyon modeli çerçevesinde önsel varsayımların desteklendiği birden fazla tahmin yöntemi bulunması durumunda, alternatif yöntem bulgularının karşılaştırılması konusunda araştırmacılarla birlikte çalışıyoruz.
Bulguların Yorumlanması: Analiz süreci sonunda elde edilen çıktıların akademik standartlarda tablolara aktarılmasını ve istatistiksel yorumunu sağlıyor, bulguları kendi cümlelerinizle yorumlayabilmeniz için size rehberlik ediyoruz.
Revizyon ve Savunma Desteği: Analiz sürecine dair sürekli bilgi paylaşımına dayalı şeffaf çalışma modelimiz sayesinde araştırmacı, panel veri analiz sürecinin tamamına hâkim olmaktadır. Rapor üzerinden araştırmacı ile gerçekleştirdiğimiz online görüşmeler ile bulguların pekişmesini sağlıyoruz. Hakem veya jüri heyetlerinin ekonometrik yaklaşım farklılıklarından kaynaklanabilecek eleştiri veya revizyon taleplerine vereceğiniz yanıtlar için gerekli kaynakların belirlenmesi ve gerekmesi durumunda revizyonların gerçekleştirilmesi süreçlerinde yanınızda olmaya devam ediyoruz.

Neden Destek Almalısınız?

Tez veya makale çalışmanızdaki panel veri analizleri için profesyonel destek almak istiyorsanız,
Analiz sürecinin tamamını bir uzman eşliğinde, şeffaf bir biçimde tamamlamak istiyorsanız,
Daha önce yaptığınız panel veri analizi bulguları hakem veya jüri kurullarından eleştiri veya majör revizyon aldıysa ve süreci güvenle yürütmek istiyorsanız,
Tez veya makale çalışmanız özelinde, kendi verileriniz üzerinden panel veri analizi uygulama becerisi ve teorik bilgi kazanmak istiyorsanız,
Süreci uzmanlarımız ile planlamak için bize ulaşabilirsiniz.

Kimler İçin Uygun?

Yüksek Lisans ve Doktora tezinde panel veri analizi kullanan veya kullanmayı planlayan araştırmacılar.
TR Dizin veya uluslararası indekslerdeki makaleleri için panel veri analizi içeren ampirik uygulama yapmayı planlayan akademisyenler.
Daha önce yaptığı panel veri analizi ile ilgili uzman desteğine veya mentörlüğe ihtiyaç duyan araştırmacılar.

➔ Panel veri analizi danışmanlığı: süreç, yöntemler ve bütçe hesaplama

Panel veri analizlerinin yanı sıra diğer uzmanlık alanlarımızı incelemek için aşağıdaki bağlantıları ziyaret edebilirsiniz: