PARAMETRİK OLMAYAN REGRESYON ANALİZİ

Nuray TEZCAN
1.680 830

Öz


Özet: Regresyon analizi, regresyon fonksiyonu hakkında istatistiksel
çıkarımda bulunan bir analizdir ve temelde iki değişken arasındaki ilişkinin
incelenmesinde kullanılır. Parametrik ve parametrik olmayan regresyon
teknikleri, regresyon analizine iki farklı açıdan yaklaşır. Parametrik regresyon
güçlü varsayımlara sahipken, parametrik olmayan regresyon ise bu
varsayımları gerektirmez. Bununla birlikte parametrik olmayan
tahminleyenler, parametrik model geçerli olduğunda, parametrik
tahminleyenlere göre daha az etkindirler. Parametrik regresyon ve parametrik
olmayan regresyon yöntemleri, regresyon analizi için her ne kadar farklı
yaklaşımlar olarak kabul edilseler de, bu durum bir yöntemin diğerini
dışlayacağı anlamına gelmez. Parametrik olmayan regresyon parametrik
regresyonun önerdiği modelin geçerliliğini doğrulamak için kullanılabilir ya
da tam tersi, veriye uygun model parametrik olmayan model tarafından
yapılan tahmine göre kurulabilir. Böylece parametrik olmayan regresyon, veri
analizinin son aşaması ya da modelleme sürecinde açıklayıcı veya doğrulayıcı
bir adım olarak görülebilir. Bu amaçla; İMKB’de işlem gören şirketlerin
piyasa değeri/defter değeri oranı çeşitli finansal oranlar ile açıklanmaya
çalışılmıştır. Kaldıraç ve karlılık oranları istatistiksel olarak anlamlı
bulunmuştur.
Anahtar Kelimeler: Kernel tahmini, düzgünleştirme parametresi,
LOWESS yöntemi,
Abstract: Regression analysis refers to methods for statistical
inference about the regression function and basically, it is used in analyzing
the relationship between two variables. Parametric and nonparametric
regression techniques represent two different approaches to the problem of
regression analysis. While parametric regression have strong assumptions
and particular function form, nonparametric regression doesn’t have these
requirements. Nonparametric estimator, however, are less efficient than the
parametric variety when the parametric model is valid. It should be noted that
even though parametric and nonparametric regression models represent
different approaches to regression, this does not mean that the use of one
approach precludes the use of the other. Indeed, nonparametric regression
techniques can be used ases the validity of a proposed parametric model.
Thus, nonparametric regression procedures may represent the final stage of
data analysis or an explanatory or confirmatory step in the modelling precess.
Within this context, market value/book value ratio of companies which is
traded on the ISE is explained by various financial ratios. Leverage and
profitability ratios are found significant statistically
Key Words: Kernel estimation, smoothing parameter, LOWESS
method

Tam metin:

PDF




Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.