Panel tobit modellerde en çok olabilirlik tahmini için optimizasyon algoritmalarının karşılaştırılması ve ülkelerin araştırma çıktıları üzerine bir uygulama

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2019

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: GÜNSELİ AYTAÇ CANKURTARAN

Danışman: BÜLENT ALTUNKAYNAK

Özet:

Bu çalışmada, ilk olarak Panel Tobit modellerde en çok olabilirlik fonksiyonunun maksimizasyonda kullanılan Newton-Raphson, Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno, Berndt-Hall-Hall-Hausma, Benzetimli Tavlama ve Nelder-Mead algoritmaları bir simülasyon çalışması ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen simülasyon sonuçlarına göre, zaman boyutu küçük olduğunda algoritmalar arasında model katsayılarının tahminleri açısından anlamlı bir farklılık bulunmamıştır ve tüm algoritmalar gerçek değerlere yakın tahmin sonuçları vermiştir. Bununla birlikte, zaman boyutu büyüdüğünde Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno algoritmasının kullanılmasının hem çözüm zamanı hem de daha iyi tahmin değerleri elde etmek açısından daha uygun olduğu görülmüştür. Genel olarak Benzetimli Tavlama algoritmasının diğer algoritmalara göre oldukça uzun çözüm zamanına sahip olduğu ve Newton-Raphson algoritmasının, küçük zaman boyutu için, birimler arası varyansı diğer algoritmalara göre daha büyük tahmin ettiği söylenebilir. Çalışmanın ikinci aşamasında, Türkiye ve bazı AB ülkelerinin araştırma çıktılarıyla ilgili gerçek bir veri seti kullanılarak model tahminleri elde edilmiş ve yorumlanmıştır. Araştırma çıktılarına ilişkin elde edilen sonuçlara göre, gayrisafi yurtiçi hasıla ve eğitim harcamalarının ülkelerin etkinlik skoru üzerinde pozitif yönde istatistiksel olarak önemli bir etkiye sahip olduğu, okul yaşamı beklentisinin ise önemli bir etkiye sahip olmadığı görülmüştür.