Panel veri modellerinde parametre homojenlik testlerinin performanslarının karşılaştırılması ve risk ile getiri oranı arasındaki ilişkinin analizi

Abstract

Panel veri modelleri, iktisadi ilişkilerin analiz edilmesinde yaygın olarak kullanılmakta ve modelde yer alan parametrelerin homojen ya da heterojen varsayılmasına bağlı olarak sınıflandırılabilmektedir. Homojen panel veri modelleri parametreler sabit kabul edilerek havuzlanmış model kapsamında ele alınmakta; heterojen durumda ise parametreler birimlere ve/veya zamana göre değişmektedir. Panel veri modellerinin havuzlanıp havuzlanmayacağına hangi durumlar ve koşullar altında karar verileceğinde, bir takım istatistiki analizlere ihtiyaç duyulmaktadır. Bu kapsamda, literatürde parametre homojenliğini sınayan çeşitli testler türetilmiş ve bu testler üç ayrı başlık altında ele alınmıştır. Bu çalışmada, homojenlik testlerinin performanslarının karşılaştırılmasında Monte Carlo simülasyon tekniklerinden yararlanılmış ve neticede III. tür testlerin daha iyi sonuç verdiği görülmüştür. Bunun yanı sıra, bütün testlerin istatistiki olarak eksik yönleri tespit edilmiştir. Bu noktada, alternatif bir çözüm olarak testlerin bootstrap versiyonları üretilmiş ve performans analizine dahil edilmiştir. Ancak simülasyon çalışmasında, bootstrap yöntemiyle elde edilen istatistiki sonuçlar bir noktaya kadar düzelmiştir. Monte Carlo simülasyon çalışmasına ek olarak, homojenlik testleri ve bootstrap versiyonları kullanılarak Borsa İstanbul'da işlem gören Mali sektöre ve alt sektörlerine ait varlıkların risk ve beklenen getiri ilişkisi farklı zaman boyutları ele alınarak birçok veri seti için incelenmiştir. Yapılan uygulamalı çalışma, simülasyon çalışmasıyla tutarlı sonuçlar vermiştir. Anahtar Kelimeler: Panel Veri Modelleri, Homojenlik Testleri, Monte Carlo, Bootstrap

Panel data models have been widely used in analyzing of economic relationship and could be classified depending upon assuming homogeneity or heterogeneity of parameters which are involved in a model. Once parameters are assumed to be constant, the homogeneous panel models have been examined as part of pool model; however, in heterogeneous case parameters are changed across regions and/or across time. Whether to pool the model or not naturally arises under which circumstances and conditions make decision concerning have been needed statistical analysis. Within this framework, various tests proving parameters homogeneity were developed in literature and these tests are discussed under three separate topics. Comparing the performances of the homogenity tests (size and power of a test) are benefited from Monte Carlo experiments. The Monte Carlo evidence shows that third type tests are better than other type test for all combinations of N and T in the case of panels with exogenous regressor. Otherwise, disadvantages of the whole tests are determined in terms of statistically. Thereby, as an alternative methods, bootstrap versions of the whole tests are developed and included in Monte Carlo experiments. Thus, employing the original test statistics with bootstrapped critical values leads to much more accurate inference in performance. From the simulation study, however, we will obtain anomalies into the finite statistical properties of these bootstrap counterparts. In addition to Monte Carlo experiments, using homogenity tests and bootstrap counterparts in the case of risk and the expected rates of return relationship in Borsa-İstanbul are examined for all combinations of various sample sets. In the analysing of the relaitonship between risk and expected return when faced with the choice the most plausible model, it is possible to give blanke recommendations that the homogenity tests with bootstrap critical values are worth considering.Key Words: Panel Data Models, Homogenity Tests, Monte Carlo, Bootstrap