Toda Yamamoto Causality Test -by (Specialist) Kübra GÖGER-
HTML-код
- Опубликовано: 18 сен 2024
- In this video, I invited my doctoral student as a guest. Thanks to Kübra GÖGER. I hope that will be useful.
Bu videomuzda doktora öğrencimi misafir olarak davet ettim. Uzman Kübra GÖGER'e teşekkür ediyorum. Umarım faydalı olur.
OLUMLU OLUMSUZ ELEŞTİRİLERİNİZİ BEKLİYORUZ
Causal analysis
Harika anlatımınız için teşekkür ederim.
Kübra hocam adına teşekkür ediyorum.
Böyle güzel bir bilgiyi paylaştığınız için teşekkür ederim 😊
Teşekkürler
Teşekkürler.
Video çok faydalı teşekkürler , devamını bekleriz.
Teşekkürler. İstenilen testleri buradan paylaşabilirsiniz.
Teşekkürler. Devamı Stata Uygulamalı Kısa Panel ile gelecek. Beğeni ve yorumlarınızı bekleriz.
Hocam video için teşekkürler çok faydalı olmuş emeğinize sağlık
Teşekkür ederiz.
Hocam emeğinize sağlık tez dönemimdeyim ne kadar yardımcı oldunuz anlatamam iyi ki varsınız 😍
Başarılar. Destek olabildiğime sevindim.
Teşekkürler.
Çok güzel bir video olmuş emeğinize sağlık 🙏
Teşekkürler
Teşekkürler.
Kübra hocamında emeğine sağlık çok faydalı bir video olmuş hocam 😇
Teşekkürler
Teşekkürler.
Iyi aksamlar hocam.Öncelikle bu güzel ve aciklayici video icin tesekkür ederim.Allah sizlerden razi olsun.Benim merak ettigim bir husus var.Verilerin logaritmik dönüsümleri yapilmadi mi? Yapilmadiysa neden? Cevabiniz icin simdiden tesekkür ederim.
İlginiz için teşekkürler. Logaritmik dönüşüm her zaman her değişkene uygulanmaz. Burada amaç sadece bu yöntemin kullanılmasının yanında doğrusallaştırmanın gerektirdiği değişkenlerinizi logaritmik dönüşüm ile kullanabilirsiniz.
Peki hocam hangi degiskenlere logaritmik dönüsümler gerekir? Nasil anlayabiliriz bir degiskenin logaritmik dönüsüm gerekip gerekmedigini? Belki sorularim biraz cahilce ama ekonometriye merakli birisi olarak ve ezberden ziyade temel mantigini anlamaya calisan bir kisi olarak bu sorulari soruyorum
@dilarakozpinar9718 RUclips üzerinden ekibim ve ben üyelik sistemini devreye soktuk. İlgilendiğiniz bir videoda katıl butonu ile özel ders kısmını seçerseniz abonelik sürecince her ay 1 saat online destek alabilirsiniz. Diğer seçenekler de katıl dediğinizde karşınıza çıkacaktır. İyi çalışmalar. Kanala abonelik ve videoları beğenmedeki özveriniz için teşekkürler.
Hocam merhaba enerjiden büyümeye nedensellik ilişkisi vardır diye sonuç çıkmış olması, enerli büyümeye negatif yönlümü pozitif yönlümü olduğunu çıkarabişiyor muyuz
Onun için korelasyon katsayılarına bakabilirsiniz.
Hocam merhabalar, bir sorum olacaktı. Tanısal test sınamalarını belirlenen uygun gecikme uzunluğunda mı yapıyoruz yoksa TY'yi çözdüğümüz (k+dmax) uzunluğunda mı yapıyoruz? Bir de konuyla ilgili bazı videolarda gecikme uzunluğu olarak yalnızca k kullanılıp, (k+dmax) exogeneus değişkenler kısmında değişkenlerin yanına gecikme uzunluğu olarak eklenerek çözüme gidilmiş ve kurulan VAR modelinde direkt granger nedensellikten ki kareler incelenmiş. Bu yöntemle sizin uyguladığınız arasındaki farklılıklar neler ?
Merhaba, kanalımızda üyelik sistemi devreye girmiş olup ilgili videoda katıl butonunu kullanarak talebiniz doğrultusundaki üyeliği seçebilir. Üyelik bilgi ve destek talebinizi drucan Instagram hesabına iletebilirsiniz.
hocam merhaba emeğinize sağlık öncelikle. bu Gaussda uygulanan fourier todo yamamoto nedenseliik testinde nazlıhocaların geliştirdiği. orada serilerin entegrasyon derecesi önemli mi ? yani seriler I1 iken veya I0 iken uygulanabilir mi? benim sizin anlatıklarınızdan tahminim seriler I1 ise ham veriler üzerinden testi yapıp dmax 1 seçmek.
Kübra hocanın orada söylemeye çalıştığı dmax için derecenin belirlenmesi gerekliliğidir. Testin ön şartı bulunmamaktadır.
@@DrUCANJrUCAN İlginiz için öncelikle çok teşekkür ederim. yani hocam değişkenlerim birinci düzeyde fark durağan (I1) bu durumda değişkenlerimin farkını almadan ham halini gaussa yükleyip ardından dmax=1 seçip testi yapmam mı gerekiyor? yani birim kök testi sonuçlarına göre dmax'ı belirleyip verileri ham yüklemek mi doğru yöntem ?
Doğrudur. O şekilde yapmalısınız.
Hocam merhabalar, sizi çok rahatsız ettim gerçekten bunun için özür dilerim. Fakat sizden başka danışabilecek kimsem yok. Elimde bir veri seti var. 10 tane ülkenin 25 yıllık enflasyon işsizlik büyüme gibi verileri mevcut. Grafik çizdirdiğim zaman: "xtline INF UN GR, overlay" komutu ile grafikte ülkeler 1,2,3,4,...10 şeklinde görülüyor. Birimleri etiketlemeye çalıştım. Ancak olmuyor hocam, 1,2,3, yerine Germany, Italy, Turkey gibi yazdırmak istiyorum (grafik çıktısının altına). Etiketleme komutu ile yapmak istedim ancak yalnızca değişkenleri etiketliyor. Bu konuda ne yapabilirim? Saygılarımla, Âlim
xtline INF UN GR yapın. Beraberinde grafiklerin çıktığı sayfada File>Start Graph Editör yapın. Sol tarafta ok işaretinin altında "T" aracı var. onunla grafiklerin üzerine tek tek gelip isimlendirebilirsiniz. Bu hali ile kopyalalıp tezinizde kullanabilirsiniz.
Hocam, EmirmahmutoğluKöse nedensellik analizi için Gauss'da da "maximum number of lag - Pmax" belirlemek için zaman serilerinde kullanıdığımız yöntemi kullanabiliyor muyuz? başka bir yöntem var mı? Saygılarımla,
Yani panel veriler için gecikme uzunluğu belirleme yöntemi nasıl olmalı?
Aynı şekilde düşünebilirsiniz. 2-12 vs şeklinde.
@@emrahkaraarslan600 Eğer panel veride ‘Panel VAR’ analizi yapacaksanız Stata’da “pvarsoc” komutunu kullanabilirsiniz. Diğer analizlerde Okyay hocamızında belirttiği gibi dönem aralığı göz önüne alınarak pmax’ı tahminleyebilirsiniz.
Kübra Hocam, maksimum bütünleşme derecesi 1 olduğu, değişkenlerde I(2) olmadığı halde, dmax 2 olarak girilebilir mi yoksa bu kesinlikle çalışmanın anlamsız olmasına mı yol açar? saygılarımla
Merhaba, değişkenlerde I(2) varsa max. bütünleşme derecesi (dmax) 2 girilebilir. Max. bütünleşme derecesi 1 girildiyse, değişkenlerin birim kök testleri sonucunda en az bir tanesinin I(1) çıktığını anlayabiliriz. Yani sizin yorumunuza göre yapılan çalışma yanlış.
Yeterlilik öncesi buradan da çalışıyoruz demek ki
@@kubragoger1642 Teşekkürler hocam.
@@DrUCANJrUCAN Tabii Hocam, tek motivasyonum.
Merhaba hocam, wald testinde gerekli c değerlerini 0'a eşitledikten sonra diğer değişkenlere de testi uygulamak için stats'a basıyorum. Tekrar wald testi yapmak istediğimde son testin sonuçlarını gösteriyor ve yapmıyor. En baştan var modeli kurup her işlemi baştan yapıp öyle wald test yapıyorum ve 1 günümü alıyor. Stats neden olmadı bende ve ne yapmam gerekir?
Tüm sayfaları kapatıp tekrardan analizi açıp, Videoda 12:47 den sonraki aşamaları tekrar takip edip bu sefer wald test kısmında diğer değişkenler arasındaki nedenselliği görmek için görmek istediğiniz değişkenin önündeki C katsayılarını güncelleyebilirsiniz.
@@kubragoger1642 Hocam yanıtınız için çok teşekkür ederim, kusura bakmayın tekrar rahatsız ettim bunu da yaptım ama maalesef olmadı, tüm pencereleri kapatıp tekrar var modeli kurayım dedim ''c(9)=c(10)=c(11)=c(12)=0 is an illegal or reserved name c(9)=c(10)=c(11)=c(12)=0.'' bu hatayı veriyor sürekli. Eviews kapatıp tekrar verileri yükleyip tekrar var modeli kurduğumda yapıyor 11 değişken var 3 ülke grubu var çok uzun zamanımı alıyor haliyle. Bu şekilde devam ederim olmazsa bilemedim.
@@tugbaesra9130Rica ederiz, eviews’i açarken birden fazla sayfada açın. Açtığınız her sayfada farklı nedenselliği deneyin. Daha az zaman kaybı yaşarsınız. Kanala abone olup videoları beğenmeyi unutmayın.
Teşekkürler Kübra.
Hocam, tüm değişkenlerimizin logaritmik dönüşümünü gerçekleştirdiğimizi ve hepsi I(1) de durağan olduğunu varsayalım, uzun dönemli ilişkinin incelenmesi için eşbütünleşme analizi gerçekleştirdik ve herhangi bir eşbütünleşme olmadığını saptadık. Böyle bir durumda farkını alıp OLS yaptık. Toda Yamamato Testi, LN’ li değişikler üzerinden mi yapılmalı yoksa logaritmik farkı alınmış değişkenler üzerinden mi gerçekleştirilmeli?
Birim kök zorunluluğu olamadığına göre ham veriler ile yapabilirsiniz. Sadece dmax için birimköklere bakınız.
OLS'i gerçekleştirirken verinin hangi halini kullandıysanız Nedenselliği de o şekilde uygulamalısınız.
Selamlar hocam, emeğinize sağlık çok yardımcı oldunuz.
Benim kısa üç sorum olacaktı, müsait olduğunuzda cevaplarsanız çok mutlu olurum.
1. Bu çalışmada AR Polynomial testi, Correlation LM Testi ve Heteroskedasticity Testi neden uygulanmadı?
2. Üzerinde çaıştığım araştırmada Cari Açık verilerini (çoğu eksi veriler) kullanıyorum. Eksi verileri bulunan değişkenleri olduğu gibi mi kullanabiliriz yoksa bir değişiklik uygulanması gerekiyor mu?
3. Sizin de kullandığınız Enerji verisi mevsimsellik taşıyor olabilir düşüncesindeyim? Bu değişken mevsimsellik'den arındırılması gerekmiyor muydu?
Şimdiden çok teşekkür ederim. Saygılarımla.
Merhabalar ilginiz için teşekkürler. Analizler ilgili başlık İçin yapılıyor. Bir makalenin analizi değiller. Bu yüzden veriye özel değişen varyans, çoklu doğrusal bağlantı ve otokorelasyon testleri yapılmıyor. Diagnostic testler kısmında istediğiniz testlerin yapılışını görebilirsiniz. Negatif veriler ile olduğu gibi çalışabileceğiniz gibi. Trendi belli oranda ortak artırarak logaritmik dönüşüm de kullanabilirsiniz. Abone olup videoları beğenirseniz sevinirim. İyi günler.
Hocam bu video için çok teşekkürler. Acaba autocorrelation için test ederken de (mesela lm test), verilerin eğer birisi I(0) ve diğeri I(1) ise, iki verinin de level hali ile mi bu testi ger.ekleşitirmeliyiz yoksa birisnin first difference 'ı alınmış ve diğerinin level halinde ki şekliyle mi yoksa bu tarz durumlar autocorrelation testi uygulanmıyor mu? Yoksa Toda Yamamoto'da olduğu gibi farklı bir autocorrelation testi mi uygulamak gerek?
Bu nedensellik testi için değişkenlerin durağanlık mertebeleri önemli değil. I(0),I(1) ve I(2) gibi olduğu halleri ile kullanılabilir. Durağanlık dereceleri yalnızca Dmax’i belirlemek için kullanılıyor. Otokorelasyon, değişen varyans, çoklu doğrusal bağlantı ve normal dağılım gibi diagnostic testleri bu testi yaptıktan sonra isterseniz sonradan ekleyebilirsiniz.
@@kubragoger1642 Çok teşekkürler hocam çok yardımcı oldunuz. Bir de causality konusu ile biraz alakasız ama eviews unit root test yaparken çıkan automatic lag selection yapıpnca (her hangi bir criterion için,) sistemin seçtiği lag rakamı statada da varsoc yapınca o kriterler için farklı oluyor önerilen lag sayısı. Acaba hangi programda lag seçmek daha uygun diye size danışmak istedim
@@oyku7197 maxlag değeri genellikle veri setinizin zaman boyutuna bağlıdır. Eğer çeyreklik veriler ile çalışıyorsanız 8 lag, yıllık veya aylık veriler ile çalışıyorsanız 4 lag kullanabilirsiniz. Ancak buradaki lag seçiminde literatür taraması da önemlidir. Literatür genelde aynı sayı üzerinde duruyorsa onu kullanmanızda fayda vardır. Şayet gecikme uzunluğunu bir yere bağlayıp o şekilde çalışmaya devam etmek istiyorsanız o zaman Schwert (1989) formülünü kullanabilirsiniz. Bunun için stata command kısmına:
display 12*(T/100)^0.25 yazın (T değerinizi girerek). Daha sonra komutun verdiği gecikme değer ile: varsoc veriable, maxlag(komutun verdiği gecikme değeri) ile gecikme uzunluğunuzu ayrıca belirleyebilirsiniz. Bu şekilde yaparsanız bir kaynağınız olmuş olacaktır.
@@kubragoger1642 Çok teşekkür ederim hocam. Yeni yeni kullanmaya başladım bu programları ama bu tarz bilgileri internette bulmakta zorlandım. Çok teşekkür ederim bu bilgiyi paylaştığınız için
@@oyku7197 Rica ederim, kanala abone olup diğer videolara katılımlarınızı bekleriz.
Hocam benim değişkenelrimden bir tanesi 2. derecede durağan oldu ve buna rağmen toda yamamoto yapabilir miyim?
Varsayımlarda durağanlık var mı yok mu ona bakın testler için. Onun dışında ikinci derecede durağan değişkenlerinizi farkını aldığınızda anlamlı bir proksi olarak kullanabiliyorsanız( mesela gdp farkı büyüme, cpi farkı enflasyon gibi) o şekilde değerlendirin.
@@DrUCANJrUCAN teşekkür ederim hocam
Evet yapabilirsiniz, dmax:2 olarak belirleyip analizi gerçekleştirebilirsiniz
@@KübraGÖGER teşekkür ederim hocam
Hocam merhaba var modelinin istikrarliligini olcmek icin birim cembere bakilmasi sart mi
gerek yok. İstediğiniz şekilde yapabilirsiniz.
H ocam merhaba k+dmax'i belirledikten sonra verilerin durağanlığını da araştırmamız gerekmiyor mu? Ben onlara baktığımda hiçbir şekilde durağanlık elde edemiyorum. Direkt devam etsem bir sorun olur mu?
Daha doğrusu VAR modellerinin durağanlığını ve AR karakteristik formlarının ters köklerinin çember içinde olduğu bir işlem de yapmayacak mıyız? Ben bu işlemi yaptığımda VAR modelim her gecikme uzunluğunda durağan çıkmıyor. Bundan sonra nasıl ilerleyebilirim?
Bu test için birim kök olması olmaması yada durağan olup olmaması önemli değil. Birim kök testini ise sadece dmax tespiti için kullanıyoruz. Abone olup videoları beğenirseniz sevinirim. İyi günler
Hocam Merhabalar,
Hocam, ben excelde gerçek değeri hesaplayamiyorum. Formül hatalı diyor. Neden kaynaklandığını bilmiyorum. Sizden rica etsem bunları hesaplaya bilir misiniz?
=kikaredağ(40.10939;2)
=kikaredağ(14.48486;2)
Veya elle nasıl hesaplaya bilirim.
Video için Cook teşekkür ederim😊
Sayılar İçin nokta değil virgül kullanın. Çözülme ihtimali olabilir. Bir de İngilizce kullanıyor olabilirsiniz. Formül ismine bakın.
@@DrUCANJrUCAN Hocam merhaba,
Hesaplaya bildim
=Kilaredağ(40,10939;2)=1,95145E-09 buldum. Bu sonuç 0,05'den küçük ve nedensellik ilişkisi var.
Böyle rakam elde etmem normal mi?. Yani doğru mu?. Cevap verirseniz çok teşekkür ederim, bu kısım çok kafama takıldı. Başka sora bileceğim biri yok
40 ile başlayan hesaplanan değeriniz için olasılık değeri 1.95145E-09 nedensellik var, 14 ile başlayan hesaplanan değeriniz için de olasılık 0.000715571 yine nedensellik var.
@@caucasian9794Verilerinizi tekrar kontrol edebilirsiniz. Bilgi ölçütünüzü birde Stata üzerinden kontrol edin. Schwert (1989) formülü bunu sağlar. Formül 12*(T/100)^0.25 [T:burada zamanınız]. Uygulamak için de command kısmına: display 12*(T/100)^0.25 yazın (T değerinizi girerek). Çıkan ölçütler dahilinde analizinizi tekrardan kontrol edebilirsiniz.
@@kubragoger1642 çok teşekkür ederim. Hall ettim sorunu. Benim kullandığım excel versiyonun da formül farklı şekilde yaziliyormuş
Merhaba hocam, nedensellik testinden önce modelin durağanlığına (AR characteristic polynomia) bakmamız gerekmiyor mu? Model durağan olmasa da analize devam edebiliyor muyuz? Videoda bu konu ile ilgili bir açıklamaya rastlamadım. Teşekkürler
Merhaba, bu testi yapmadan önce yapılması gereken 2 durum var. Bunlardan ilki k’nın (gecikme uzunluğu) ve dmax’ in (max. Bütünleşme derecesi: birim kök test sonucunda I(0) I(1) veyahut I(2)) belirlenmesi gerekliliği. Bu iki durum yeterli. Modelin sağlıklı olduğunu test etmek istiyorsanız Post estimation testleri daha sonra ekleyebilirsiniz.
Yani kmax için evet gerekli ama onun dışında bir zorunluluğumuz yok. İlginiz için teşekkürler. Abone olup videoları beğenirseniz sevinirim. İyi günler.
Merhaba hocam
Öncelikle bu yararlı paylaşımınız için teşekkür ederim. Bu teste birim kök önemli olmadığı için ham verilerle çalışılabileceğini belirtmişsiniz. Size katılıyorum. Ancak elimdeki bir çalışmada ham veri ile çalıştığımda bir nedensellik ilişkisi bulunmazken logaritmik veri ile çalıştığımda %1 anlamlılık seviyesinde nedensellik ilişkisi tespit ediyorum. Bu iki durum birbirinden çok farklı. Hangisini baz almalıyız ve neden? Logaritma alınmasının farklı gerekçelerinin olabileceğini düşünüyorum.
Saygılarımla
@@emrahoget9987 Merhaba, teşekkürler. Testte birim kökün önemi dmax: maksimum bütünleşme derecesini belirlememiz için olan gereklilik. Yani seriler hangi seviyede durağan, bunu bilmemiz gerekiyor ki dmax sayımızı bulabilelim. Eğer serileriniz I(1) I(2) I(0) karışık ise Granger nedensellik analizinin şartı olan, serilerin düzey değerde durağan I(0) olma durumu bu testte geçerli değil. Bunun için I(1) veya I(2) çıkan serilerin farkını alıp düzeyde durağan I(0) hale getirmeye gerek yok, yani serilerin normal halleri ile çalışılmalı. Farkını almaya gitmenize gerek yok. Ham veri kullanından kasıt budur. Logaritması alınmış verilerle çalışabilirsiniz, ki hatta veri değerleriniz çok yüksekse zaten logaritma alınması önerilir.
@@kubragoger1642 Teşekkür ederim Kübra hocam. Logaritma konusu çok tartışılan bir konu. Gelecekteki bir videoda serilerin logaritmalarının alınmasının gerekçelerine yönelik bir video hazırlarsanız faydalı olabileceğini düşünüyorum. İyi çalışmalar dilerim.