BİLGİSAYARLI EKONOMETRİ UYGULAMALARI

BİLGİSAYARLI EKONOMETRİ UYGULAMALARI - KISA SINAV I
A GRUBU
Lin-Lin model
Dependent Variable: GELIR
Method: Least Squares
Sample: 1960 2010
Included observations: 51
Variable
Coefficient
C
EMEK
SERMAYE
233621.6
……?….
9.951891
R-squared
….?...…
Adjusted R-squared ……….
S.E. of regression 6300694.
Sum squared resid 1.91E+15
Log likelihood
-869.2846
F-statistic
1243.514
Prob(F-statistic)
0.000000
Std. Error
t-Statistic
1250364. 0.186843
7.058245
0.978116 10.17455
Prob.
0.8526
0.0000
0.0000
Mean dependent var 43217548
S.D. dependent var 44863661
Akaike info criterion 34.20724
Schwarz criterion
34.32088
Hannan-Quinn criter. 34.25066
Durbin-Watson stat 1.684519
1. Yukarıdaki lin-lin modelinde emeğin katsayısı yaklaşık olarak aşağıdakilerden hangisidir?
a)11.286 b)47.987 c)12.286 d)52.274 e)18.254
2. Yukarıdaki lin-lin modeli ile ilgili olarak aşağıdakilerden hangisi doğrudur?
a)sermaye katsayısı istatistiki açıdan anlamlıdır, 1 birim artması geliri % 9.95 birim arttırır.
b) sermaye katsayısı istatistiki açıdan anlamlıdır, %1 birim artması geliri 9.95 birim arttırır.
c) F istatistiği anlamsızdır. Regresyon bir bütün olarak anlamsızdır.
d) DW istatistiğine göre otokorealasyon yoktur.
e)Değişim katsayısı yaklaşık olarak 0.15’e eşittir.
3. Yukarıdaki lin-lin modelinde R kare değeri aşağıdakilerden hangisidir?
a)
0.95 b)0.96 c)0.97 d) 0.98 e)0.99
Log-log modeli
Dependent Variable: LGELIR
Method: Least Squares
Sample: 1960 2010
Included observations: 51
Variable
Coefficient Std. Error t-Statistic
Prob.
C
LEMEK
LSERMAYE
3.887600
0.468332
…….?......
0.0000
0.0000
0.0000
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
0.964175
0.962683
0.266752
3.415520
0.396228 9.811514
0.098926 4.734170
0.096887 …………
Mean dependent var 16.94139
S.D. dependent var 1.380870
Akaike info criterion 0.252028
Schwarz criterion
0.365665
4. Yukarıdaki log-log modelinde sermayenin katsayısı yaklaşık olarak aşağıdakilerden hangisidir?
a)9.95 b)0.33 c)8.46 d)0.52 e)7.34
5. Yukarıdaki log-log modeli ile ilgili olarak aşağıdakilerden hangisi doğrudur?
a)emeğin katsayısı istatistiki açıdan anlamlıdır, 1 birim artması geliri % 0.468 birim arttırır.
b)emeğin katsayısı istatistiki açıdan anlamsızdır, %1 birim artması geliri 0.468 birim arttırır.
c) emeğin katsayısı istatistiki açıdan anlamlıdır, %1 birim artması geliri % 0.468 birim arttırır.
d) emeğin katsayısı istatistiki açıdan anlamlıdır, %1 birim artması geliri % 46.8 birim arttırır.
e)Değişim katsayısı yaklaşık olarak 0.18’e eşittir.
6. Yukarıdaki log-log modelin hata teriminin normal dağılıp dağılmadığı test edildiğinde
aşağıdakilerden hangisi doğrudur.?
a)Jarque-Bera =186.05 ve hata normal dağılır.
b) Jarque-Bera =196.02 ve hata normal dağılır.
c) Jarque-Bera =186.05 ve hata normal dağılmaz.
d) Jarque-Bera =196.02 ve hata normal dağılmaz.
e) Jarque-Bera =184.07 ve hata normal dağılır.
7. Log-log model için Ramsey reset testi yapıldığında aşağıdaki hangi sonuca ulaşılır?
Ramsey RESET Test:
F-statistic
Log likelihood ratio
0.065782
0.071330
Prob. F(1,47)
Prob. Chi-Square(1)
…?......
………
Test Equation:
Dependent Variable: LGELIR
Method: Least Squares
Date: 04/18/17 Time: 17:32
Sample: 1960 2010
Included observations: 51
Variable
C
LEMEK
LSERMAYE
FITTED^2
a)F istatistiğinin olasılık değeri yaklaşık
olarak
0.799’dur
dolayısıyla
tanımlama hatası bulunmaktadır.
b)F istatistiğinin olasılık değeri
yaklaşık olarak 0.799’dur dolayısıyla
tanımlama hatası bulunmamaktadır.
Coefficient Std. Error
t-Statistic
Prob.
3.430033
0.525795
0.574726
-0.003449
1.828352 1.876025 0.0669
0.245309 2.143401 0.0373
0.230215 2.496477 0.0161
0.013446 -0.256479 ……….
R-squared
0.964225
Adjusted R-squared 0.961942
S.E. of regression 0.269386
Sum squared resid 3.410746
Log likelihood
-3.391056
F-statistic
422.2615
Prob(F-statistic)
0.000000
Mean dependent var 16.94139
S.D. dependent var 1.380870
Akaike info criterion 0.289845
Schwarz criterion
0.441361
Hannan-Quinn criter. 0.347744
Durbin-Watson stat 1.928230
c) F istatistiğinin olasılık değeri
yaklaşık olarak 0.005’dir dolayısıyla
tanımlama hatası bulunmaktadır.
d)
F istatistiğinin olasılık değeri
yaklaşık olarak 0.005’dir dolayısıyla
tanımlama hatası bulunmamaktadır.
e) F istatistiğinin olasılık değeri
yaklaşık olarak 0.02’dir dolayısıyla
tanımlama hatası bulunmaktadır.
8. Log-log modeli için LM testi yaptığınızda aşağıdaki hangi sonuca ulaşırsınız? (Not: 2 gecikme
kullanınız)
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic
Obs*R-squared
a)
b)
c)
d)
e)
0.067579
0.149410
F istatistiği olasılık değeri
F istatistiği olasılık değeri
F istatistiği olasılık değeri
F istatistiği olasılık değeri
F istatistiği olasılık değeri
EMEK
GELIR
SERMAYE
Prob. F(2,46)
Prob. Chi-Square(2)
…?.....
………
0.3415’dir otokorelasyon yoktur.
0.0321’dir otokorelasyon vardır.
0.0321’tdir otokorelasyon yoktur.
0.9347’dir otokorelasyon vardır.
0.9347’dir otokorelasyon yoktur.
EMEK
GELIR
SERMAYE
1.000000
0.969654
0.942012
0.969654
1.000000
…?.....
0.942012
…?......
1.000000
9. Yukarıdaki korelasyon matrisine göre sermaye ile gelir arasındaki ilişkinin korelasyon değeri
aşağıdakilerden hangisidir?
a)
0.921354 b) 0.941478 c) 0.981240 d) 0.97547 e)0.96784
10. Log –log modeli için 1994 yılında yapısal kırılmanın var olup olmadığı test edilmek
istendiğinde aşağıdaki sonuçlardan hangisine ulaşılır?
Chow Breakpoint Test: 1994
Null Hypothesis: No breaks at specified breakpoints
Varying regressors: All equation variables
Equation Sample: 1960 2010
F-statistic
Log likelihood ratio
Wald Statistic
a)
b)
c)
d)
e)
0.318605
1.071912
0.955814
Prob. F(3,45)
Prob. Chi-Square(3)
Prob. Chi-Square(3)
F istatistiği olasılık değeri 0.0145’dir Yapısal
F istatistiği olasılık değeri 0.0145’dir Yapısal
F istatistiği olasılık değeri 0.8118’dir Yapısal
F istatistiği olasılık değeri 0.8118’dir Yapısal
F istatistiği olasılık değeri 0.0022’dir Yapısal
kırılma yoktur.
kırılma vardır.
kırılma yoktur.
kırılma vardır.
kırılma vardır.
….?.....
……….
………