Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2015
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Savaş Gayeker
Danışman: YELİZ YALÇIN
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Değişkenler arasındaki nedensellik yapısını anlamak ekonomide önemli ve hala zor konulardan birisidir. Granger (1969)'da öngörülebilirliği bir kıstas olarak kullanarak nedenselliğe Granger Nedensellik tanımı getirmiş ve Wald istatistiğini kullanarak durağan değişkenler arasında Granger nedenselliği test etmiştir. Sims (1990)'da durağan olmayan zaman serilerinde, Wald istatistiğinin asimptotik olarak 2 dağılımına yakınsamadığını ve testin geçersiz olduğunu göstermiştir. Toda- Yamamoto (1995)'de önerdikleri yeni bir yaklaşım ile maksimum bütünleşme sırası kadar gecikme uzunluğu ekleyerek durağan olmayan sistemde Wald test istatistiğinin asimptotik olarak ki-kare ( 2 ) dağılımına yakınsadığını göstermiştir. Ancak test, yanlış belirlenebilecek maksimum bütünleşme sırasının testin sonucunu etkileyecek olması ve küçük örneklemlerde testin gücü azalırken, anlamlılık düzeyinden sapmalar göstermesi gibi sorunlar içermektedir. Bu çalışmada, bu sorunları bertaraf etmesi düşünülen bootstrap yöntemi ile Granger nedensellik testi incelenmiştir. Durağan olmayan zaman serilerinde Toda-Yamamoto ve bootstrap yöntemi kullanılarak Granger nedensellik testleri karşılaştırılmış, bu amaçla her iki testin Monte Carlo çalışmasıyla anlamlılık düzeyleri ve gücü hesaplanmıştır. Simülasyon çalışması sonucunda bootstrap yöntemiyle elde edilen anlamlılık düzeyleri nominal anlamlılık düzeyine daha yakın sonuç vermiştir. Ayrıca elde edilen sonuçlara göre bootstrap Granger nedensellik testinin gücü küçük örneklemlerde Toda- Yamamoto testinden daha yüksek çıkmıştır.