Doğrusal Olmayan Rastgele Etkiler Modeli
Nonlinear Random Effects Model · Ayrıca şöyle bilinir: nonlinear RE model, NLRE model, random effects nonlinear panel model, mixed nonlinear panel model
Doğrusal olmayan rastgele etkiler modeli, klasik rastgele etkiler tahminini, sonuç değişkeninin ikili, sayıma dayalı, sansürlü veya panel birimleri arasında sürekli olmayan bir dağılıma sahip olduğu durumlara genişletir. Birime özgü etkileri bir dağılımdan rastgele çekimler olarak ele alarak gözlemlenmeyen bireysel heterojenliği hesaba katar, ardından yapısal parametreler üzerinden maksimize edilebilecek bir olabilirlik oluşturmak için bunları entegre eder.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Aynı birimler üzerinde tekrarlanan gözlemleriniz (panel veri) ve ikili bir gösterge, bir olay sayısı veya sansürlenmiş bir değişken gibi sürekli olmayan bir sonucunuz olduğunda ve gözlemlenmeyen bireysel heterojenliğin açıklayıcı değişkenlerle ilişkisiz olduğunu varsaymaya istekli olduğunuzda doğrusal olmayan rastgele etkiler modelini kullanın. Özellikle kısa panellerde (küçük T, büyük N), sabit etkiler tahmininin çok fazla serbestlik derecesi tüketeceği veya tesadüfi parametreler yanlılığına maruz kalacağı durumlarda değerlidir. Açıklayıcı değişkenlerin gözlemlenmeyen bireysel etkiyle ilişkili olması muhtemel olduğunda kullanmayın — bunun yerine ilişkili rastgele etkiler (Mundlak-Chamberlain) spesifikasyonunu veya koşullu sabit etkiler tahmincisini kullanın.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Doğrusal rastgele etkilerin doğru bir şekilde modelleyemediği panel ortamlarında sürekli olmayan ve sınırlı bağımlı değişkenleri (ikili, sayım, sansürlü) ele alır.
- Sabit etkilerin tesadüfi parametreler yanlılığına yol açtığı kısa panellerde (küçük T) tutarlı ve etkilidir.
- Bireye özgü etkinin varyansını doğrudan tanımlar, gözlemlenmeyen heterojenliğin önemini nicelleştirir.
- Ortalama kısmi etkiler hesaplanabilir ve spesifikasyonlar arasında karşılaştırılabilir.
- Dengesiz panelleri olabilirlik çerçevesinde doğal olarak barındırır.
- Tutarlılık, c_i'nin açıklayıcı değişkenlere ortogonal olduğu katı varsayımına bağlıdır; ihlali yanlı tahminlere yol açar.
- Marjinal olabilirliklerin sayısal entegrasyonu hesaplama açısından zorlayıcı olabilir ve kuadratür noktalarının sayısına duyarlıdır.
- Doğrusal rastgele etkilerin aksine, basit bir Hausman testi yoktur; sabit etkiler alternatiflerine karşı test yapmak daha karmaşık prosedürler gerektirir.
- Bireysel kısmi etkiler ayrı ayrı tanımlanamaz — yalnızca ortalama kısmi etkiler rapor edilebilir.
- Tesadüfi parametreler yanlılığı önlenir, ancak yalnızca rastgele etkiler varsayımı dayatıldığı için, bu varsayımın kendisi yanlış belirtilmiş olabilir.
SSS
Tesadüfi parametreler sorunu nedir ve neden rastgele etkileri motive eder?
Doğrusal olmayan sabit etkiler modellerinde, her birey kendi parametresini gerektirir. N büyük ama T küçük olduğunda, bu tesadüfi parametreler çok az sayıda gözlemden tahmin edilir ve örneklem büyüdükçe kaybolmayan bir yanlılığa neden olur. Rastgele etkiler yaklaşımı, bireysel etkileri doğrudan tahmin etmek yerine entegre ederek bundan kaçınır.
Rastgele etkilerin mi yoksa sabit etkilerin mi daha uygun olduğunu nasıl test ederim?
Bir Mundlak-Chamberlain testi, zamanla değişen açıklayıcı değişkenlerin birey içi ortalamalarını rastgele etkiler modeline ekler. Bunların anlamlılığına ilişkin ortak bir test, rastgele etkiler varsayımının ihlal edilip edilmediğini değerlendirir. Koşullu olabilirlik tahmincileri (örn. koşullu logit), ikili sonuçlar için sabit etkiler alternatifi sağlar ancak zamanla değişmeyen açıklayıcı değişkenleri tanımlamaz.
Kaç kuadratür noktası kullanmalıyım?
12 noktayla başlayın ve 20 ve 24 ile yeniden uyarlayın. Katsayılar önemli ölçüde değişirse, varsayılan yetersizdir — tahminler stabilize olana kadar artırın. Adaptif kuadratür (Stata'nın xtprobit ve R'nin lme4 paketlerinde mevcuttur) genellikle standart Gauss-Hermite kuadratüründen daha az nokta gerektirir.
Probit yerine rastgele etkiler logit kullanabilir miyim?
Evet. Her ikisi de rastgele etki için kendi dağılımsal varsayımları altında tutarlıdır. Logit varsayımı hesaplama açısından biraz daha uygun olsa da, probit varsayımı (normal rastgele etki) daha doğaldır ve çoğu yazılımın uyguladığı entegrasyonla uyumludur. Pratikte ikisi benzer ortalama kısmi etkiler verir.
Hangi yazılım paketleri doğrusal olmayan rastgele etkiler modellerini destekler?
Stata, kuadratür tabanlı entegrasyon ile xtprobit, xtlogit, xtpoisson ve xttobit sunar. R, glmer (lme4), gnm ve gamlss paketini sağlar. SAS, özel doğrusal olmayan olabilirlikler için oldukça esnek olan PROC NLMIXED'i sağlar.
Kaynaklar
- Wooldridge, J. M. (2010). Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data (2nd ed.). MIT Press. ISBN: 978-0262232586
- Hsiao, C. (2014). Analysis of Panel Data (3rd ed.). Cambridge University Press. ISBN: 978-1107038691
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Random Effects Model. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/econometrics/nonlinear-random-effects-model
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Sabit Etkiler ModeliEkonometri↔ karşılaştır