Fama-MacBeth Regresyonu
Fama-MacBeth Two-Step Regression · Ayrıca şöyle bilinir: Two-step cross-sectional regression
Fama-MacBeth prosedürü, zaman serisi yapısını kontrol ederken kesitsel ilişkileri analiz etmek için iki aşamalı bir regresyon metodolojisidir. Fama ve MacBeth (1973) tarafından tanıtılan bu yöntem, ilk olarak her bir kesitsel birim için zaman serisi parametrelerini tahmin eder, ardından bu parametreler üzerinden kesit boyunca sonuçları regresyona tabi tutar ve sonuçları zaman içinde ortalamasını alır. Bu yaklaşım, birim içi dinamikleri kesitsel heterojenlikten zarif bir şekilde ayırır ve panel yapısına dayanıklı standart hatalar sağlar.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Fama-MacBeth'i, çok sayıda birim ve zaman periyodu içeren panel verileriniz olduğunda ve birim düzeyindeki özelliklerin (betalar, maruziyetler) kesitteki sonuçlarla nasıl ilişkili olduğunu incelemek istediğinizde kullanın. Varlık fiyatlandırması araştırmalarında standarttır ve kurumsal finans ile çalışma ekonomisinde giderek daha fazla kullanılmaktadır. Yöntem, dengeli paneller ve çok sayıda birim ile en güvenilirdir.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Zaman serisi ile kesitsel ilişkileri doğal olarak ayırır
- Panel yapısına ve heteroskedastisiteye dayanıklı standart hatalar sağlar
- Şeffaf iki aşamalı prosedürün sunumu ve yorumlanması kolaydır
- Katsayıların zaman içinde değişmesine izin vererek istikrarsızlığı barındırır
- Adım 1 tahminleri, kısa zaman serilerine sahip birimler için gürültülüdür ve adım 2 standart hatalarını şişirir
- Kesitsel regresyon hassasiyeti için çok sayıda birim gerektirir
- Adım 1'den adım 2'ye geri bildirimi göz ardı eder; adım 1'den kaynaklanan parametre belirsizliğini hesaba katmaz
- Adım 2 artıkları zaman içinde yüksek oranda ilişkiliyse standart hatalar eksik tahmin edilebilir
SSS
Fama-MacBeth'te doğru standart hataları nasıl hesaplarım?
Saf yaklaşım (adım 1 tahmin hatasını göz ardı etmek) standart hataları eksik tahmin eder. Shanken (1992) düzeltmesini veya bootstrap yöntemlerini kullanın. Çoğu modern yazılım, düzeltilmiş standart hataları otomatik olarak uygular; belgelerde doğrulayın.
Eksik gözlemlerim veya dengesiz panellerim varsa ne olur?
Dengesiz paneller dikkat gerektirir. Her birim için mevcut verileri kullanarak adım 1'i tahmin edin, ancak az sayıda gözleme sahip birimler için adım 1 tahminlerini dikkatli yorumlayın. Yeterli veriye sahip birimlerle sınırlı sağlamlık kontrollerini düşünün.
Fama-MacBeth zamanla değişen parametreleri ele alabilir mi?
Evet. Kayar pencereli Fama-MacBeth (adım 1'i kayar pencerelerde yeniden tahmin etmek) parametre evrimini yakalar. Alternatif olarak, risk primlerindeki zamanla değişimi açıkça modelleyen dinamik versiyonları kullanın.
Adım 1'deki zaman serisi penceresinin uzunluğunu nasıl seçerim?
Daha uzun pencereler gürültüyü azaltır ancak yapısal kırılmaları kaçırabilir. Pratik bir rehber: aylık veriler için 3-5 yıl; yıllık veriler için 10-20 yıl kullanın. Seçiminiz etrafında duyarlılık analizi yapın.
Kaynaklar
- Fama, E. F., & MacBeth, J. D. (1973). Risk, return, and equilibrium: Empirical tests. Journal of Political Economy, 81(3), 607-636. DOI: 10.1086/260061 ↗
- Shanken, J. (1992). On the estimation of beta-pricing models. Review of Financial Studies, 5(1), 1-33. DOI: 10.1093/rfs/5.1.1 ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Fama-MacBeth Two-Step Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/econometrics/fama-macbeth-regression
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Yerel ProjeksiyonlarEkonometri↔ karşılaştır
- Panel VARXEkonometri↔ karşılaştır
- Zamana Bağlı Parametre Faktör-Artırılmış VAREkonometri↔ karşılaştır