Akademik Veri Yönetim Sistemi
Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, cilt.19, sa.1, ss.1-20, 2014 (Hakemli Dergi)
En küçük
kareler (EKK) regresyon analizi çeşitli istatistiksel varsayımlara dayanmaktadır.
Bu varsayımlardan birisi model hatalarının birbirinden bağımsız
olmasıdır. Ancak, zaman serilerine regresyon analizi uygulandığında model hataları genellikle
zamanla ilişkili olduğundan bu varsayım
sağlanamaz. Doğrusal regresyon modelinin dayandığı
varsayımlar sağlanamadığı zaman EKK
tekniği ile elde edilen sonuçlara güvenilmez. Hataların bağımsızlığı varsayımı
sağlanamaması regresyon sonuçları üzerinde üç önemli etkisi vardır: Birincisi,
parametrelerin istatistik anlamlılık testleri ile tahminlerin güven aralıkları
doğru değildir. İkincisi, regresyon
katsayılarının tahminleri etkin
değildir. Üçüncüsü, model hatalarının ardışık bağımlı olması hataların
model tahminlerinin geliştirilmesinde ilave bilgiler sağlayabileceğini gösterir. Bu çalışmada 11.01.2002 ile 10.08.2012
dönemine ait 553 haftalık zaman serileri kullanılarak makroekonomik
değişkenleri (S&P endeksi, altın fiyatları, döviz kuru, faiz oranları) ile sermaye
hareketlerinin (doğrudan yabancı yatırımlar ve yabancı portföy yatırımları) BIST-100
endeksi üzerine olan etkileri EKK ve otoregresyon teknikleri ile çözümlenerek
karşılaştırılmaktadır.
Ordinary least squares (OLS) regression analysis is
based on several statistical assumptions. One key assumption is that the errors
are independent of each other. However, with time series data, the OLS
residuals usually are correlated over time. It is not desirable to use OLS
analysis for time series data since the assumptions on which the classical
linear regression model is based will usually be violated. Violation of the
independent errors assumption has three important consequences for ordinary
regression: First, statistical tests of the significance of the parameters and
the confidence limits for the predicted values are not correct. Second, the
estimates of the regression coefficients are not efficient. Third, since the
ordinary regression residuals are not independent, they contain information
that can be used to improve the prediction of future values. This study attempts to explain the effects of
macroeconomic variables (such as gold prices, S&P index, currency parity
and interest rates) and capital flows (such as foreign direct investment and foreign
portfolio investment) on ISE-100 index using the 553 weekly time series data
between 07.01.2005 to 03.02.2012 and compare OLS and autoregression results.