| Popis: |
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. In this study, firstly, Newton-Raphson, Brod-Fletcher-Goldfarb-Shanno, Berndt-Hall-Hall-Hausma, Simulated Annealing and Nelder-Mead algorithms used in maximization of the maximum likelihood function in Panel Tobit models were compared with a simulation study. According to the simulation results, when the time dimension was small, no significant difference in estimation of model coefficients between algorithms was found and all algorithms have given estimation results near to the actual values. However, when the time dimension is larger, the use of the Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno algorithm was found to be more appropriate to achieve both solution time and better estimation values. In general, it can be said that the Simulated Annealing algorithm has a relatively long solution time compared to other algorithms, and for small time dimension the Newton-Raphson algorithm predicts the inter-unit variance larger than other algorithms. In In the second phase of the study, model predictions have been obtained and interpreted using a real data set on the research outputs of Turkey and some EU countries. According to the results of the research results of countries, it is observed that the gross domestic product and education expenditures have a statistically significant effect on the effectiveness score of the countries and the expectation of school life has no significant effect. 74 |
