Pooling time series and cross-sectional data an application to Turkish export demand analysis

Abstract

ÖZET Zaman Serileri ve Kesitsel Verilerin Birleştirilmesi: Türk İhracatina Taleo Analizi Üzerine Bir Uygulama A. Süreyya Ural işletme Yönetimi Yüksek Lisans Tez Yöneticisi : Yard. Prof. Dr. Kursat Aydogan Şubat 1989 Bu çalışma zaman serisi ve kesitsel verilerin birleştirilmesi ve Türk ihracatina talep modellerinin mukayesesi ve birleştirme şekilleri incelenmiştir. Bu amaç için iki regresyon modeli kurulmuş ve bunlarin değişik birleştirme gruplari için uygunluklar! bir birleri ile mukayese edilmiş ve birleştirmenin geçerlliliği test edilmiştir. Bu analizler için 25 senelik bir zaman serisi (1963-1986) ve Türkiyeden en çok ihracat yapan 10 ülke kesiti İncelenmiştir. Çok değişkenli regresyon analizi uygulanarak ve elde edilen sonuçlardir dizi F testi ile denenerek hem birleştirmenin hemde modelin uygunluğu araştirilmistir. Anahtar Kelimeler Zaman Serisi ve Kesitsel Verilerin Birleştirilmesi, Cok Değişkenli Regresyon, Kovaryans Modeli, En Kucuk Kareler. Dummy Değişkenler, F testleri.

ABSTRACT POOLING TIME SERIES AND CROSS SECTIONAL DATA: AN APPLICATION TO TURKISH EXPORT DEMAND ANALYSIS A. Süreyya Ural Master of Business Administration in Management Supervisor : Assistant Prof. Dr. Kursat Aydogan February 1389 In this study, Pooling of time series and cross sectional data is used for constructing a demand model for the Turkish Exports. Two regression models are employed and compared by their fitness to the proposed pooling arrangements and demand relations. 25 Year time series {İ963-İ9863 and cross sectional data covering top İ0 exporters from Turkey are used for this purpose. Multiple regression analysis is conducted over different pooling arrangements and properness of pooling and fitness of model is tested by means of a series of F tests. Keywords: Pooling Time Series and Cross Sectional data, Multiple Regression, Covariance Model, Least Squares, Dummy Variables, F tests.