Vektör Hata Düzeltme Modeli (VECM)
Vector Error Correction Model · Ayrıca şöyle bilinir: VECM, error correction VAR, cointegrated VAR, vector equilibrium correction model
Vektör Hata Düzeltme Modeli, Vektör Otoregresyon (VAR) çerçevesini, bir veya daha fazla uzun dönem denge ilişkisini paylaşan değişkenler sistemine genişletir. Kısa dönem dinamiklerini ve bir şok sonrası her bir değişkenin dengeye geri dönme hızını ortaklaşa modeller, bu da onu eşbütünleşik çok değişkenli zaman serilerini analiz etmek için standart araç haline getirir.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
+19 tane daha
Ne zaman kullanılır
Her biri bireysel olarak durağan olmayan (I(1)) ancak eşbütünleşik — yani kararlı bir uzun dönem ilişkisini paylaşan — iki veya daha fazla zaman serisi değişkeniniz olduğunda VECM kullanın. Johansen testleri en az bir eşbütünleşme vektörünü doğruladığında VECM doğru modeldir; seviyelerde düz bir VAR tahmin etmek verimsiz olurdu ve birinci farklarda bir VAR uzun dönem bilgisini atardı. Değişkenler durağan ise (seviyelerde VAR kullanın), eşbütünleşme yoksa (birinci farklarda VAR kullanın) veya değişken başına yaklaşık 50 gözlemden azınız varsa (rank testleri güce sahip değildir ve tahmin güvenilmezdir) VECM KULLANMAYIN.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Kısa dönem dinamiklerini ve uzun dönem denge ayarlamasını eş zamanlı olarak modeller, farklarda bir VAR'dan daha zengin ekonomik ilişkileri yakalar.
- Ayarlama katsayıları α, her bir değişkenin dengeye ne kadar hızlı geri döndüğünün doğrudan, yorumlanabilir bir ölçüsünü sağlar.
- Johansen prosedürü, tek bir denklem yapısı dayatmadan eşbütünleşme ilişkilerinin sayısını verilerden belirler.
- Uzun dönem bilgisini farklara alarak değil, eşbütünleşme ilişkisini açıkça dahil ederek yanıltıcı regresyondan kaçınır.
- Uygulamalı makroekonomi ve finansta yaygın olarak kabul görmüş, Granger'ın temsil teoremi aracılığıyla zengin teorik gerekçelendirmeye sahiptir.
- Tüm değişkenlerin aynı dereceden entegre olmasını (I(1)) gerektirir; I(0) ve I(2) değişkenleri karıştırmak çerçeveyi geçersiz kılar.
- Gecikme uzunluğu ve rank seçimi sonuçları güçlü bir şekilde etkiler; yanlış seçimler yanlış belirtilmiş dinamiklere veya kaçırılmış eşbütünleşme vektörlerine yol açar.
- Orta derecede büyük örnekler gerektirir — Johansen iz testleri küçük örneklerde (değişken başına n < 50) düşük güce sahiptir, bu da rank belirlemesini güvenilmez hale getirir.
- Eşbütünleşme vektörü β yalnızca normalizasyona kadar belirlidir; ekonomik yorumlama, tanımlayıcı kısıtlamalar dayatmayı gerektirir.
- Yapısal kırılmalara duyarlıdır: eşbütünleşme ilişkisindeki bir kırılma, eşbütünleşmenin yokmuş gibi görünmesine veya yanıltıcı bir ilişki yaratmasına neden olabilir.
SSS
VECM ile VAR arasındaki fark nedir?
Bir VAR, durağan değişkenleri veya birinci farkları modeller ve uzun dönem dengeyi göz ardı eder. VECM, değişkenlerin paylaşılan bir uzun dönem dengeye doğru nasıl ayarlandığını yakalamak için hata düzeltme terimleri ekleyen kısıtlı bir VAR'dır. Eşbütünleşme mevcut olduğunda VECM daha verimlidir; mevcut olmadığında, farklardaki VAR doğrudur.
Kaç tane eşbütünleşme vektörü olduğunu nasıl belirlerim?
Johansen'in iz testini ve maksimum özdeğer testini sırayla kullanın. İz testi, en fazla r eşbütünleşme vektörü olduğu hipotezini sınar; reddedemeyene kadar reddedin ve reddettiğiniz son r sizin rankınızdır. Maksimum özdeğer testi ile çapraz kontrol yapın; anlaşmazlık hassasiyet analizi gerektirir.
VECM ikiden fazla değişkenle kullanılabilir mi?
Evet ve bu, Engle-Granger iki adımlı yönteme göre avantajlarından biridir. VECM, Johansen'in tam sistem yaklaşımını kullanarak n değişkeni n−1'e kadar eşbütünleşme vektörüyle ele alır, bu da onu çok değişkenli makro modeller için standart hale getirir.
Eşbütünleşme ilişkisinde yapısal bir kırılma olursa ne olur?
Yapısal bir kırılma, standart eşbütünleşme testlerinin uzun dönemli bir ilişki mevcut olsa bile, eşbütünleşme yokluğu hipotezini reddetmesini engelleyebilir. Eşbütünleşme vektöründe tek bir kırılmaya izin veren Gregory-Hansen testini veya yumuşak rejim değişiklikleri için bir Fourier-VECM yaklaşımını kullanın.
Negatif bir ayarlama katsayısını nasıl yorumlarım?
Değişken i için negatif bir α, aşıldığında dengeye geri ayarlandığı anlamına gelir — 'düzeltme yapan' bir değişken için beklenen işarettir. Pozitif veya anlamsız bir α, o değişkenin dengesizliğe tepki vermediği anlamına gelir, bu da sistemdeki diğer değişkenlerin ayarlama yükünü taşıdığı anlamına gelir.
Kaynaklar
- Engle, R. F., & Granger, C. W. J. (1987). Co-integration and error correction: Representation, estimation, and testing. Econometrica, 55(2), 251–276. DOI: 10.2307/1913236 ↗
- Johansen, S. (1991). Estimation and hypothesis testing of cointegration vectors in Gaussian vector autoregressive models. Econometrica, 59(6), 1551–1580. DOI: 10.2307/2938278 ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Vector Error Correction Model. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/econometrics/vector-error-correction-model
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- ARIMA Modeli (Otokorelasyonlu Entegre Hareketli Ortalama)Ekonometri↔ karşılaştır
- Engle-Granger Eşbütünleşme TestiEkonometri↔ karşılaştır
- Granger Nedensellik TestiEkonometri↔ karşılaştır
- Yapısal Vektör Otoregresyonu (SVAR)Ekonometri↔ karşılaştır
- Vektör Otoregresyon (VAR)Ekonometri↔ karşılaştır