İçeriğe geçScholarGate
KütüphaneKitaplığımMasaReview StudioAsistan
Giriş
Bu sayfada
SezgiNasıl çalışırNe zaman kullanılırGüçlü yönler & sınırlılıklarYaygın tuzaklarUygulamalarSSS🔒 Tam yöntemi okuKaynaklarİlişkili yöntemler
Bu sayfaya atıf yapBu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →
Ana sayfa›Ekonometri›Üç Aşamalı En Küçük Kareler (3SLS)
Regression model

Üç Aşamalı En Küçük Kareler (3SLS)

Three-Stage Least Squares (3SLS) · Ayrıca şöyle bilinir: 3SLS, system instrumental variables, Üç Aşamalı En Küçük Kareler (3SLS)

Üç Aşamalı En Küçük Kareler, denklemler arası hata terimlerinin korelasyonunu hesaba katan, eşanlı denklem modelleri için bir sistem tahmincisidir. Zellner ve Theil tarafından 1962'de tanıtılan bu yöntem, iki aşamalı en küçük kareler yöntemini görünüşte ilişkisiz regresyon fikriyle birleştirerek tüm denklemleri birlikte ve daha verimli bir şekilde tahmin eder.

ScholarGate
  1. Regression model
  2. v1
  3. 1 Kaynaklar
  4. PUBLISHED
Bu sayfaya atıf yap →
Araçlar & kaynaklar
Slaytları indir
Öğren & keşfet

Tam yöntemi oku

Yalnızca üyeler

Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.

Giriş yap

Yöntem haritası

İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.

Üç Aşamalı En Küçük Kareler (3SLS)
İki Aşamalı En Küçük Kar…Nedensel Çıkarım için En…En Küçük Kareler (EK) Re…Görünüşte İlişkisiz Regr…System GMM (Arellano-Bov…

Ne zaman kullanılır

Sürekli sonuçlara sahip eşanlı denklem sisteminiz olduğunda, her denklem tanımlanmışsa (sıra ve mertebe koşullarını sağlıyorsa), içsel regresörler için geçerli ve ilgili araç değişkenler mevcutsa ve hata terimleri denklemler arasında gerçekten ilişkiliyse 3SLS kullanın. Makul büyüklükte bir örneklem gereklidir (yaklaşık 100 gözlem veya daha fazla), çünkü kazançlar denklemler arası kovaryansı tahmin etmekten gelir. Arz-talep sistemleri, makroekonomik modeller ve kesit veya zaman serisi verileri üzerindeki yapısal denklem sistemleri için uygundur.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Hata terimleri denklemler arasında ilişkili olduğunda, bu bilgiyi birlikte kullandığı için denklem bazında iki aşamalı en küçük karelerden daha verimlidir.
  • Araç değişkenler aracılığıyla tam bir eşanlı denklem sistemindeki içselliği ele alır.
  • Birbiriyle ilişkili ekonomik ilişkiler için tutarlı, sistem çapında yapısal parametre tahmini sağlar.
Sınırlılıklar
  • Bir denklemdeki yanlış spesifikasyon tüm sisteme yayılır, bu nedenle her denklemin dikkatli bir şekilde spesifikasyonu esastır.
  • Her denklemin doğru bir şekilde tanımlanmasını ve geçerli, ilgili araç değişkenlerin mevcut olmasını gerektirir.
  • Denklemler arası hata korelasyonu zayıf olduğunda iki aşamalı en küçük karelere göre çok az avantaj sunar veya hiç sunmaz ve oldukça büyük bir örneklem gerektirir.

SSS

3SLS, 2SLS'den nasıl farklıdır?

İki aşamalı en küçük kareler, her denklemi kendi başına tahmin eder. Üç aşamalı en küçük kareler, denklemlerin hata terimleri arasındaki korelasyonu kullanan son bir aşama ekleyerek, tüm sistemi genelleştirilmiş en küçük kareler aracılığıyla birlikte tahmin eder. Bu hatalar ilişkili olduğunda, 3SLS daha verimlidir.

3SLS, 2SLS'ye göre ne zaman yardımcı olmaz?

Denklemler arası hata terimleri ilişkisizse, 3SLS'nin kullanabileceği ekstra bir bilgi yoktur, bu nedenle 2SLS ile esasen aynı sonucu verirken yanlış spesifikasyona karşı daha hassastır. Bu durumda 2SLS daha güvenli bir seçimdir.

Burada tanımlama ne anlama geliyor?

Her denklemin tanımlanmış olması, yani sıra ve mertebe koşullarını sağlaması gerekir; bu da denklemin parametrelerini belirlemek için denklemden dışlanan yeterli sayıda dışsal değişken olduğu anlamına gelir. Eksik tanımlanmış bir denklem tahmin edilemez ve sistem tahminini geçersiz kılar.

Tek bir kötü denklem neden tahminleri mahvedebilir?

3SLS tüm denklemleri birlikte tahmin ettiği için, bir denklemdeki yanlış spesifikasyon veya geçersiz araç değişkenler sistem boyunca yayılır ve diğer denklemlerin tahminlerini de yanlı hale getirir. Her denklem dikkatli bir şekilde belirtilmelidir.

Kaynaklar

  1. Zellner, A. & Theil, H. (1962). Three-Stage Least Squares: Simultaneous Estimation of Simultaneous Equations. Econometrica, 30(1), 54–78. DOI: 10.2307/1911287 ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 1). Three-Stage Least Squares (3SLS). ScholarGate. https://scholargate.app/tr/econometrics/three-stage-least-squares

İlişkili yöntemler

İki Aşamalı En Küçük Kareler (2SLS / IV) RegresyonuNedensel Çıkarım için Enstrümantal Değişkenler (IV) YöntemiEn Küçük Kareler (EK) RegresyonuGörünüşte İlişkisiz Regresyonlar (SUR)System GMM (Arellano-Bover / Blundell-Bond)

Hangi yöntem?

Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.

  • İki Aşamalı En Küçük Kareler (2SLS / IV) RegresyonuEkonometri↔ karşılaştır
  • Nedensel Çıkarım için Enstrümantal Değişkenler (IV) YöntemiSağlık ekonomisi↔ karşılaştır
  • En Küçük Kareler (EK) RegresyonuEkonometri↔ karşılaştır
  • Görünüşte İlişkisiz Regresyonlar (SUR)Ekonometri↔ karşılaştır
  • System GMM (Arellano-Bover / Blundell-Bond)Ekonometri↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Bu yönteme atıf yapanlar

Görünüşte İlişkisiz Regresyonlar (SUR)

Benzer yöntemler

Görünüşte İlişkisiz Regresyonlar (SUR)İki Aşamalı En Küçük Kareler (2SLS / IV) Regresyonuİnstrumantal Değişkenler - İki Aşamalı En Küçük Kareler (IV/2SLS)Genelleştirilmiş Momentler Yöntemi (GMM) TahminiGenelleştirilmiş En Küçük Kareler (GLS)Sağlam Enstrümantal Değişken TahminiPanel Veri Ara Değişkenleri (Panel IV / 2SLS)En Küçük Kareler Yöntemi (OLS)

İlgili referans kavramlar

Yapısal Eşitlik ModellemesiInstrumental Variables (IV) EstimationInstrumental Variables (IV) EstimationTek Denklemli Modeller • Tek DeğişkenlerÇok Denklemli veya Eş Anlı Denklem Modelleri • Çok DeğişkenlerÇok Değişkenli Çoklu Regresyon

Bu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →

ScholarGate — Three-Stage Least Squares (Three-Stage Least Squares (3SLS)). 2026-07-20 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/econometrics/three-stage-least-squares · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Arnold Zellner and Henri Theil
Year
1962
Type
Simultaneous-equations system estimator
Estimator
Generalised least squares applied to a system of two-stage least squares equations
MinSample
100
Outcome
continuous
İlişkili yöntemler
İki Aşamalı En Küçük Kareler (2SLS / IV) RegresyonuNedensel Çıkarım için Enstrümantal Değişkenler (IV) YöntemiEn Küçük Kareler (EK) RegresyonuGörünüşte İlişkisiz Regresyonlar (SUR)System GMM (Arellano-Bover / Blundell-Bond)
ScholarGate

Araştırma yöntemleri için içerik öncelikli bir referans kütüphanesi — her yöntemin ne olduğu, nasıl çalıştığı ve nereden geldiği.

Açık veri (CC-BY)

Keşfet

  • Kütüphane
  • Yöntemlerde ara…
  • Alanlara göre gez
  • Alanlar
  • Yolculuk
  • Karşılaştır
  • Hangi yöntem?

Başvuru

  • Konular
  • Atlas
  • Sözlük
  • Metodoloji
  • Felsefe

Çalışma alanı

  • Kitaplığım
  • Masa
  • Sohbet

Şirket

  • Hakkımızda
  • Fiyatlandırma
  • İletişim
  • Yöntem öner

Kayıtlar, başvuru amacıyla yayımlanmış kaynaklardan derlenmiştir. Herhangi bir bilginin doğruluğunu ve kendi kullanımınıza uygunluğunu denetlemek sizin sorumluluğunuzdadır.

© 2026 ScholarGate · Araştırma yöntemleri referans kütüphanesi
  • Gizlilik
  • Çerezler
  • Koşullar
  • Hesabı sil