Hocam merhaba ecmeye dayali granger nedensellik testi vecm grangerle ayni midir? Calismalara baktigimda denklemler vs ayni aralarinda bir fark var midir? Eviewste nasil uygulayabilirim?
Merheba hocam. Öncelikle bayramınızı tebrik ediyorum. Sağlıklı, huzur dolu nice bele bayramlar diliyorum. Benim bir sorum olacaktı. Analize dahil etdiğim değişkenleri World Bank Indicator (WDI) sayfasından alıyorum. Fakat iki tane değişkenimle ilgili verilerde ortada bir yılın verileri yok. 2002 yılından 2004 yılına atlıyor. 2003 yılıyla ilgili veriler yok. Bu boşluğu nasıl kapata bilirim. Makalem için bu değişkenleri kullanmak zorundayım. Önceden teşekkür ederim.
hocam merhaba. grafiğe bakarken 1-2 nokta dairenin dışında gözüktü. belirli bir yere kadar estimate ten artırdım gecikmeyi ama bi yerden sonra kabul etmedi. bu durumda granger yapabilir miyim?
Merhaba, video için emeğinize sağlık. 1.sorum: Model birinci dereceden fark ile durağan oluyorsa Granger yapmamın bir sakıncası var mı? İlla ki Toda-Yamamota mı yapmam lazım? 2. sorum: Uygun gecikme uzunluğu 1 çıktıysa Var testinde lag intervals kısmına 1 1 mi yazmam gerekiyor? 1 çıkması sizce normal mi?
Farkta durağanlaşan serinin farkını alarak Granger yapabilirsiniz. Ama farkını almadan Todo Yamamoto yapmanız daha doğru olur. 1 gecikme çıkması da gayet normal bir sonuç
Hocam cok güzel anlatmışsınız, çok teşekkürler. verilerim düzeyde durağan değil, birinci farkta durağan. Bu noktada toda ile nasıl devam etmem gerektiğini bilmiyorum... Nasıl oluyor ?
Merhaba, çok güzel anlatmışsınız, teşekkürler. Var Temelli Granger Nedensellik analizini formül ile gösterirken bazı çalışmalarda sabit terim eklenmiş bazılarında eklenmemiş.Formül olarak gösterirken eğer sabit terimi eklemiyorsak, eviewste exogenous kısmındaki c harfini silmemiz mi gerekiyor? Sabit terimin eklenmesi mi eklenmemesi mi daha uygundur?
Hocam Merhabalar, öncelikle değerli katkılarınız için çok teşekkürler. Dengesiz Panel Nedensellik aşamaları hakkında önerebileceğiniz bir platform var mıdır ? Videoların devamında Panel Analiz uygulamaları yapacak mısınız ? İyi Çalışmalar diliyorum.
hocam verilerimin durağanlığına (ADF, KPSS) bakılıp mevsimsellikten arındırıldıktan sonra johansen analizi ve otokolerasyon normallik dağılımı ve varyans analizi ypılacak. bunların hepsi aynı veriden mi yapılacak yoksa ham veriyi başka veriye mi dönüştürecez? mesela bende verilerin reel hali var. bunları bu şekilde mi kullanacam tüm analizde ? yoksa mevsimsellikten arındırıp başka bi veri haline mi getireceğim?
Verilerin nasıl kullanılacağı ile ilgili bir video hazırlamıştım. Oraya bakabilirsiniz. Kısaca ifade edeyim. Genel olarak verileri ham haliyle kullanmayız
Merheba hocam. Bir sualım daha olacak. Modelde kullandığım 4 tane değişkenden 3 tanesi 1 derecede durağandır. Biri ise 2 dereceden durağandır. Değişkenlerden biri 2 derecede durağansa hangi eşbütünleşme analizi yapılabilir?. Bildiğim kadarıyla ARDL sınır testi 1(0) ve 1(1) düzeyde durağan olan değişkenler arasında yapılır. Johansen eşbütünleşme analizi ise aynı düzeyde durağan olan değişkenler arasında yapılır. Bu durumda ben hangi eşbütünleşme analizini tercih etmem lazım?. Önceden teşekkür ederim.
Ben ekonometrist değilim ama size tavsiyem. o değişkeni logaritmik değişim oranı şeklinde çalışmaya dahil etmeniz. O zaman muhtemelen o da 1. farkta durağanlaşır. Çünkü farlı dereceden entegre değişkenler için finansal veya iktisadi yorum yapmak çok doğru olmaz. Yine de bu haliyle kullanmak isterseniz Toda-Yamamoto nedensellik yapabilirsiniz. Bunun için entegre derecesi olarak 1 değil 2 gecikme dikkate alırsınız.
@@elcinnesirli2374 ham veriyi analize sokmak genelde iyi olmaz. Benim kasttetiğim o değişkenin logaritmik değişim oranını almanızdı. Bu normal logaritma almadan farklı. Ya da normal değişim oranını da alabilirsiniz. Excelde logaritmik değişim oranı almak için: =log(cari dönem-bir önceki dönem)
ekonometri ödevim var ve VAR modeli ve nedensellik analizleri yapmam lazım bu bölüme yabancıyım bana yardımcı olabilecek biri var mı acaba ? lütfen cevap verebilir misiniz ?
Hocam merhaba Granger veya Toda-Yamamota nedensellik analizlerinde gözlem sayısı ile alakalı bir sınırlandırma var mıdır? 29 gözlem sayısı ile her iki test yapılabilir mi?
Merhaba, Sizin yaptiginiz gibi var model kurup Granger testi yapabiliyoruz birde eviewde iki degiskeni secip open as a group secenegiyle granger testi yapabiliyoruz tablo degisik ve probabilty degerleri degisik cikiyor ama sonuc ayni yani bir degisken bir degiskenin nedeniyse gene aynisi cikiyor ama probability degerleri degisik cikiyor. Ikisi arasinda bir fark var mi ?
VAR model üzerinden tahmin yaptığınızda kukla değişken gibi harici değişkenleri modele dahil edebilir, otokorelasyon gibi varsayımları sınayabilirsiniz, ama grup olarak açarsanız bunları yapamazsınız
@@RyuTheAkita Birisi ki-kare testini diğeri F testini kullandığından test istatistikleri farklı çıkıyor. Ama olasılık değerleri genel olarak çok yakın. Dolayısıyla yanlış birşey yok.
@@muslumpolat2573 Hocam birde yarin bir sinavim var hocamin sorusu; Granger nedensellik testinde 2 degisken arasinda nedensellik bulunmus degerler 0.0101 ve 0.0122 olarak bulunmus. yurtdisinda okuyorum; soru how to find strength of causality diye geciyor? Nedenselligin kuvvetini nereden bulabilirim hangi testler yapilabilir bunun icin? ADF duraganlik testinden 2. derecede duragan olduklari biliniyor
Merheba hocam. Ben 5 tane değişken üzerinde ARDL sınır testi yaptım. Sonuç olarak bir eşbütünleşme ilişkisi bulundu. 5 değişkenden 2 tanesinin hem kısa hemde uzun dönemde bağımlı değişken üzerinde anlamlı etkisi olduğunu sonucuna ulaştım. Fakat VECM Granger nedensellik analizi yaptığım zaman eşbütünleşme analizinde bağımlı değişken üzerinde anlamlı etkisi olmayan değişkenler Granger analizinde uzun dönemde bağımlı değişkenin granger nedeni oldular. Cümle biraz uzun oldu, kusura bakmayın. Sorum şu ki böyle bir sonuç olabilirmi? Yani aralarında anlamlı eşbütünleşme ilişkisi olmayan iki değişken nasıl biri diğerinin Granger nedeni oluyor?. Ayrıca derslerinizden çok faydalanıyoruz. Teşekkür ederim
Nedensellik ve eşbütüleşme birbirinden bağımsız analizlerdir. Dolayısıyla eşbütünleşme olmasa da nedensellik ilişkisi analiz edilebilir. Ayrıca bunların ikisi de çalışmada yer alacak diye bir şart da yok. İsterseniz sadece birisini de yapabilirsiniz. Videoları öğrencilerime hazırlamış olsam da sizler için de faydalı olmasına sevindim. İyi çalışmalar...
Hocam ağzınıza sağlık çok güzel anlatmışsınız Bi sorum olacak hocam Bu nedensellik analizi 3 değişkene uygulanabilir mi İkinci sorum örneğin benim değişkenlerim enf oranı işsizlik oranı ve petrol fiyatları Yani ikisi oran biri fiyat Sadece Fiyatın logaritmasını alıp model kurabilir miyim Cevabınız için şimdiden teşekkürler
Teşekkür ederim Abdurrahman. Uzaktan eğitimden dolayı öğrencilerim için hazırladım. Sorularına gelince VAR model üzerinden üç değişken için de bakabilirsin. Ama sonuçları alırken karşılıklı nedensellikleri yorumlarsın. Değişkenler den sadece birinin logaritmasını alıp yarı logaritmik model oluşturabilirsin.
hocam merhaba videonuz sayesinde yaptım iki değişkenimden birinin p değeri sıfır çıktı yorum konusunda takıldım :( yardımcı olabilirmisiniz p nin sıfır olması neyi ifade ediyor teşekkürler şimdiden
Emeğinize ve yüreğinize sağlık. Bu alanda bilgi açığı var. Bu ve bunun gibi çalışmalar çok güzel.
vara uygun nasıl bir model seçe bilirim değişkenlerim ne olsun
Hocam merhaba ecmeye dayali granger nedensellik testi vecm grangerle ayni midir? Calismalara baktigimda denklemler vs ayni aralarinda bir fark var midir? Eviewste nasil uygulayabilirim?
Hocam merhaba 4 değişkenim var birisi seviyede diğer üçü 1.farkta durağan nasıl bir yol izlemeliyim ?
Hocam merhaba 1980 _2020 verisi nasıl olusturabilirim
Merheba hocam. Öncelikle bayramınızı tebrik ediyorum. Sağlıklı, huzur dolu nice bele bayramlar diliyorum. Benim bir sorum olacaktı. Analize dahil etdiğim değişkenleri World Bank Indicator (WDI) sayfasından alıyorum. Fakat iki tane değişkenimle ilgili verilerde ortada bir yılın verileri yok. 2002 yılından 2004 yılına atlıyor. 2003 yılıyla ilgili veriler yok. Bu boşluğu nasıl kapata bilirim. Makalem için bu değişkenleri kullanmak zorundayım. Önceden teşekkür ederim.
hocam merhaba. grafiğe bakarken 1-2 nokta dairenin dışında gözüktü. belirli bir yere kadar estimate ten artırdım gecikmeyi ama bi yerden sonra kabul etmedi. bu durumda granger yapabilir miyim?
Merhaba, video için emeğinize sağlık. 1.sorum: Model birinci dereceden fark ile durağan oluyorsa Granger yapmamın bir sakıncası var mı? İlla ki Toda-Yamamota mı yapmam lazım? 2. sorum: Uygun gecikme uzunluğu 1 çıktıysa Var testinde lag intervals kısmına 1 1 mi yazmam gerekiyor? 1 çıkması sizce normal mi?
Farkta durağanlaşan serinin farkını alarak Granger yapabilirsiniz. Ama farkını almadan Todo Yamamoto yapmanız daha doğru olur. 1 gecikme çıkması da gayet normal bir sonuç
@@muslumpolat2573 Çok teşekkürler cevaıbınız için. Peki 1 çıktığı için lag intervals kısmına 1 1 şeklinde mi yazmalıyım?
@@derya_aysoy evet
Hocam cok güzel anlatmışsınız, çok teşekkürler. verilerim düzeyde durağan değil, birinci farkta durağan. Bu noktada toda ile nasıl devam etmem gerektiğini bilmiyorum... Nasıl oluyor ?
Todo-Yamomota testini farklı bir videoda anlatmıştım. Oradan izleyerek yapabilirsiniz.
Merhaba, çok güzel anlatmışsınız, teşekkürler. Var Temelli Granger Nedensellik analizini formül ile gösterirken bazı çalışmalarda sabit terim eklenmiş bazılarında eklenmemiş.Formül olarak gösterirken eğer sabit terimi eklemiyorsak, eviewste exogenous kısmındaki c harfini silmemiz mi gerekiyor? Sabit terimin eklenmesi mi eklenmemesi mi daha uygundur?
Eğer modelinizde sabit yoksa c yi silebilirsiniz. Ama genel olarak modellerde sabit vardır.
@@muslumpolat2573 Tamam çok teşekkürler.
Hocam Merhabalar, öncelikle değerli katkılarınız için çok teşekkürler. Dengesiz Panel Nedensellik aşamaları hakkında önerebileceğiniz bir platform var mıdır ? Videoların devamında Panel Analiz uygulamaları yapacak mısınız ? İyi Çalışmalar diliyorum.
Maalesef önerebileceğim bir platform yok. Yeni video hazırlamaya da vaktim yok. Belki ileride...
hocam verilerimin durağanlığına (ADF, KPSS) bakılıp mevsimsellikten arındırıldıktan sonra johansen analizi ve otokolerasyon normallik dağılımı ve varyans analizi ypılacak. bunların hepsi aynı veriden mi yapılacak yoksa ham veriyi başka veriye mi dönüştürecez? mesela bende verilerin reel hali var. bunları bu şekilde mi kullanacam tüm analizde ? yoksa mevsimsellikten arındırıp başka bi veri haline mi getireceğim?
Verilerin nasıl kullanılacağı ile ilgili bir video hazırlamıştım. Oraya bakabilirsiniz. Kısaca ifade edeyim. Genel olarak verileri ham haliyle kullanmayız
Merheba hocam. Bir sualım daha olacak. Modelde kullandığım 4 tane değişkenden 3 tanesi 1 derecede durağandır. Biri ise 2 dereceden durağandır. Değişkenlerden biri 2 derecede durağansa hangi eşbütünleşme analizi yapılabilir?. Bildiğim kadarıyla ARDL sınır testi 1(0) ve 1(1) düzeyde durağan olan değişkenler arasında yapılır. Johansen eşbütünleşme analizi ise aynı düzeyde durağan olan değişkenler arasında yapılır. Bu durumda ben hangi eşbütünleşme analizini tercih etmem lazım?. Önceden teşekkür ederim.
Ben ekonometrist değilim ama size tavsiyem. o değişkeni logaritmik değişim oranı şeklinde çalışmaya dahil etmeniz. O zaman muhtemelen o da 1. farkta durağanlaşır. Çünkü farlı dereceden entegre değişkenler için finansal veya iktisadi yorum yapmak çok doğru olmaz. Yine de bu haliyle kullanmak isterseniz Toda-Yamamoto nedensellik yapabilirsiniz. Bunun için entegre derecesi olarak 1 değil 2 gecikme dikkate alırsınız.
Hocam ben zaten bütün değişkenlerin logaritmasını alıp öğle analize dahil ediyorum. Değişkenlerin logaritmasını almadan analiz yapabilirmiyim hocam?.
@@elcinnesirli2374 ham veriyi analize sokmak genelde iyi olmaz. Benim kasttetiğim o değişkenin logaritmik değişim oranını almanızdı. Bu normal logaritma almadan farklı. Ya da normal değişim oranını da alabilirsiniz. Excelde logaritmik değişim oranı almak için: =log(cari dönem-bir önceki dönem)
Çok teşekkür ederim hocam vakit ayırıp cevapladığınız için. Ayrıca Ramazan bayramınız da tebrik ediyorum.
ekonometri ödevim var ve VAR modeli ve nedensellik analizleri yapmam lazım bu bölüme yabancıyım bana yardımcı olabilecek biri var mı acaba ? lütfen cevap verebilir misiniz ?
Hocam merhaba Granger veya Toda-Yamamota nedensellik analizlerinde gözlem sayısı ile alakalı bir sınırlandırma var mıdır? 29 gözlem sayısı ile her iki test yapılabilir mi?
Eğer veriniz yıllık ise olabilir. Zaman serilerinde genel olarak verinizin; yıllık ise 30, aylık veya 3 aylık ise 42 gözlemden fazla olması istenir.
tabloyu yorumlarken F-istatiği değerlerinin yer aldığı da görülmektedir bazı yayınlarda. Burada ki-kare değeri gözüküyor.
Merhaba; Doğrudur. Grup olarak değişkenleri açıp Granger yaparsanız F istatistiği veriyor. VAR model üzerinden yapılınca ki-kare istatisitiği veriyor.
@@muslumpolat2573 teşekkür ederim, şimdi anladım.
@@soruyorum1532 Rica ederim. İyi çalışmalar...
Hocam merhaba bu ikisi de var modeline mi dayanıyor. İkisinden birisi seçsek bizim için sorun olur mu?
hocam durağanlığa bakarken eviews de ilk açtığınız ekran bende yok (eviews 10) bunu nasıl eklediniz? (birim köklere ayrı ayrı değil birlikte baktınız)
Add-ins ten eklenti eklenmesi gerekiyor. Birim kökleri anlattığım videoda nasıl eklendiğini anlatmıştım yanılmıyorsam. Oraya bakabilirsiniz
@@muslumpolat2573 tşk ederim. Sizin gibiler iyi ki var.
Merhaba, Sizin yaptiginiz gibi var model kurup Granger testi yapabiliyoruz birde eviewde iki degiskeni secip open as a group secenegiyle granger testi yapabiliyoruz tablo degisik ve probabilty degerleri degisik cikiyor ama sonuc ayni yani bir degisken bir degiskenin nedeniyse gene aynisi cikiyor ama probability degerleri degisik cikiyor. Ikisi arasinda bir fark var mi ?
VAR model üzerinden tahmin yaptığınızda kukla değişken gibi harici değişkenleri modele dahil edebilir, otokorelasyon gibi varsayımları sınayabilirsiniz, ama grup olarak açarsanız bunları yapamazsınız
@@muslumpolat2573 peki hocam degerlerin farkli ama sonucun ayni cikmasi yanlis sonuc mu oluyor? birebir ayni sayilar mi cikmali
@@RyuTheAkita Birisi ki-kare testini diğeri F testini kullandığından test istatistikleri farklı çıkıyor. Ama olasılık değerleri genel olarak çok yakın. Dolayısıyla yanlış birşey yok.
@@muslumpolat2573 Hocam birde yarin bir sinavim var hocamin sorusu; Granger nedensellik testinde 2 degisken arasinda nedensellik bulunmus degerler 0.0101
ve 0.0122 olarak bulunmus. yurtdisinda okuyorum; soru how to find strength of causality diye geciyor? Nedenselligin kuvvetini nereden bulabilirim hangi testler yapilabilir bunun icin? ADF duraganlik testinden 2. derecede duragan olduklari biliniyor
@@RyuTheAkita maalesef bu konuda bilgim yok. Malum ben ekonometrist değilim.
Merheba hocam. Ben 5 tane değişken üzerinde ARDL sınır testi yaptım. Sonuç olarak bir eşbütünleşme ilişkisi bulundu. 5 değişkenden 2 tanesinin hem kısa hemde uzun dönemde bağımlı değişken üzerinde anlamlı etkisi olduğunu sonucuna ulaştım. Fakat VECM Granger nedensellik analizi yaptığım zaman eşbütünleşme analizinde bağımlı değişken üzerinde anlamlı etkisi olmayan değişkenler Granger analizinde uzun dönemde bağımlı değişkenin granger nedeni oldular. Cümle biraz uzun oldu, kusura bakmayın. Sorum şu ki böyle bir sonuç olabilirmi? Yani aralarında anlamlı eşbütünleşme ilişkisi olmayan iki değişken nasıl biri diğerinin Granger nedeni oluyor?. Ayrıca derslerinizden çok faydalanıyoruz. Teşekkür ederim
Nedensellik ve eşbütüleşme birbirinden bağımsız analizlerdir. Dolayısıyla eşbütünleşme olmasa da nedensellik ilişkisi analiz edilebilir. Ayrıca bunların ikisi de çalışmada yer alacak diye bir şart da yok. İsterseniz sadece birisini de yapabilirsiniz.
Videoları öğrencilerime hazırlamış olsam da sizler için de faydalı olmasına sevindim. İyi çalışmalar...
Çok teşekkür ederim hocam, sorumu cevapladığınız için.
Hocam ağzınıza sağlık çok güzel anlatmışsınız
Bi sorum olacak hocam
Bu nedensellik analizi 3 değişkene uygulanabilir mi
İkinci sorum örneğin benim değişkenlerim enf oranı işsizlik oranı ve petrol fiyatları
Yani ikisi oran biri fiyat
Sadece Fiyatın logaritmasını alıp model kurabilir miyim
Cevabınız için şimdiden teşekkürler
Teşekkür ederim Abdurrahman. Uzaktan eğitimden dolayı öğrencilerim için hazırladım. Sorularına gelince VAR model üzerinden üç değişken için de bakabilirsin. Ama sonuçları alırken karşılıklı nedensellikleri yorumlarsın. Değişkenler den sadece birinin logaritmasını alıp yarı logaritmik model oluşturabilirsin.
hocam merhaba videonuz sayesinde yaptım iki değişkenimden birinin p değeri sıfır çıktı yorum konusunda takıldım :( yardımcı olabilirmisiniz p nin sıfır olması neyi ifade ediyor teşekkürler şimdiden
P nin sıfır olması nedensellik var demektir.