Panel Genelleştirilmiş En Küçük Kareler (Panel GLS)
Panel Generalized Least Squares · Ayrıca şöyle bilinir: Panel GLS, Generalized Least Squares for panel data, FGLS panel, feasible GLS panel
Panel GLS, boyluna veriler için, verimli katsayı tahminlerini kurtarmak amacıyla, küresel olmayan hata yapısını — birimler arası değişen varyans ve birim içi seri korelasyon — açıkça modelleyen bir regresyon yöntemidir. En Küçük Kareler'in (OLS) aksine, gözlemleri hata kovaryans matrisinin tersiyle ağırlıklandırarak, hata yapısı doğru şekilde belirtildiğinde En İyi Doğrusal Yansız Tahminleyiciyi (BLUE) elde 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
Birimler arasında bilinen veya tahmin edilebilir değişen varyans ve/veya birimler içinde seri korelasyon bulunan panel verileriniz olduğunda ve rastgele etkiler varsayımı — bireysel etkilerin regresörlerle ilişkisiz olduğu — makul olduğunda Panel GLS kullanın. Özellikle büyük N ve orta düzey T (çok sayıda birim, daha az zaman periyodu) ile değerlidir. Hata yapısının belirtilmesi zor olduğunda sağlam standart hatalarla Panel OLS'yi tercih edin veya bireysel etkilerin regresörlerle ilişkili olabileceği durumlarda Panel Sabit Etkiler'e geçin. Hausman testi rastgele etkiler varsayımını güçlü bir şekilde reddederse Panel GLS kullanmayın, çünkü tahminler o zaman yanlı olacaktır.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Hata kovaryans yapısı doğru şekilde belirtildiğinde verimli (minimum varyanslı) tahminler üretir.
- Birimler arası değişen varyansı ve birim içi seri korelasyonu aynı anda barındırır.
- Rastgele etkiler tahmin edicisini özel bir durum olarak içerir, standart panel yazılımlarına doğal olarak bağlanır.
- Birimlerin farklı sayıda zaman gözlemi olduğu dengesiz panelleri ele alır.
- Hata yapısı küresel olmayan olduğunda OLS'den daha güçlü hipotez testleri sunar.
- Verimlilik kazanımları tamamen Omega'nın doğru belirtilmesine bağlıdır; yanlış belirtilmiş bir hata yapısı, OLS'den daha kötü tahminlere yol açabilir.
- FGLS, ek örnekleme hatası getiren ilk aşama artık tabanlı bir Omega tahminini gerektirir, özellikle küçük T ile.
- Regresörlerle ilişkili zaman-sabit karıştırıcıları kontrol edemez — bunun için sabit etkiler kullanın.
- Kesitler arası bağımlılık (ortak şoklar) faktör modelleri gibi ek yapı olmadan tam olarak yakalanması zordur.
SSS
Panel GLS ile Panel OLS arasındaki fark nedir?
Panel OLS, ağırlıksız en küçük kareler artıklarını en aza indirir ve yalnızca hatalar değişen varyanslı ve ilişkisiz olduğunda verimlidir. Panel GLS, artıklarını hata kovaryans matrisinin tersiyle ağırlıklandırarak, kovaryans yapısı doğru şekilde belirtildiğinde verimlilik elde eder. Hatalar aslında küresel olduğunda, her iki tahmin edici de aynıdır.
Panel GLS ile Panel Sabit Etkiler ne zaman kullanılmalıdır?
Ölçülmemiş birim özelliklerinin regresörlerinizle ilişkili olduğundan şüphelendiğinizde Panel Sabit Etkiler kullanın — sabit etkiler bunları farklılaştırarak bu yanlılığı ortadan kaldırır. Bu birim etkileri regresörlerle ilişkisizse Panel GLS (rastgele etkiler) daha verimlidir. Hausman testi resmi olarak ikisini karşılaştırır; anlamlı bir test istatistiği sabit etkileri destekler.
FGLS nedir ve GLS'den nasıl farklıdır?
GLS, pratikte neredeyse hiçbir zaman mevcut olmayan gerçek hata kovaryans matrisi Omega'yı bilmeyi gerektirir. FGLS, Omega'yı ilk aşama OLS artıklarından tahmin eder ve ardından GLS formülünü uygular. FGLS tutarlıdır ancak gerçek GLS'ye göre bazı verimlilik kayıpları yaşar, özellikle T küçük olduğunda.
Panel GLS nedenselliği çözer mi?
Hayır. GLS, küresel olmayan hatalar altında tahmin verimliliğini artırır ancak regresörlerin hata terimiyle ilişkili olmasından kaynaklanan nedenselliği ele almaz. Nedensellik için enstrümantal değişkenlere (IV), GMM'ye veya doğal deney tasarımına ihtiyacınız vardır.
Panel GLS veya Panel OLS'nin daha uygun olduğuna nasıl karar veririm?
Bireysel rastgele etkilerin varlığı için bir Breusch-Pagan Lagrange çarpan testi çalıştırın. Anlamlı bir sonuç, OLS'nin verimsiz olduğunu ve GLS'nin tercih edildiğini gösterir. Ardından, rastgele etkiler GLS'nin mi yoksa sabit etkilerin mi tutarlı tahmin edici olduğunu kontrol etmek için bir Hausman testi çalıştırın.
Kaynaklar
- Wooldridge, J. M. (2010). Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data (2nd ed.). MIT Press. ISBN: 978-0262232586
- Baltagi, B. H. (2021). Econometric Analysis of Panel Data (6th ed.). Springer. ISBN: 978-3030538002
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Panel Generalized Least Squares. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/econometrics/panel-gls
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Panel Sabit Etkiler ModeliEkonometri↔ karşılaştır
- Panel OLS (Birleştirilmiş En Küçük Kareler Yöntemi)Ekonometri↔ karşılaştır
- Panel Rastgele Etkiler ModeliEkonometri↔ karşılaştır