Panel Veri Analizi: İki Boyutlu Bakış
Panel veri (boylamsal veri), aynı birimlerin (bireyler, firmalar, ülkeler) zaman içindeki değişimini izleyen veri setidir. Hem kesit verisinin (birimler arası farklılık) hem de zaman serisinin (zaman içindeki değişim) avantajlarını birleştirerek daha zengin bilgi sunar.
Temel Panel Veri Modelleri
1. Havuzlanmış EKK (Pooled OLS)
Birim ve zaman etkilerini göz ardı ederek tüm veriyi tek bir havuzda toplar ve standart EKK uygular.2. Sabit Etkiler Modeli (Fixed Effects)
Her birime özgü, zamanla değişmeyen ve gözlemlenemeyen özellikleri (Örn: Yönetim kalitesi, Kültür) kontrol eder. $ Y_{it} = \beta_0 + \beta_1 X_{it} + \alpha_i + u_{it} $Burada $ \alpha_i $ birime özgü sabit etkiyi temsil eder.
3. Rassal Etkiler Modeli (Random Effects)
Birimlere özgü etkilerin rassal olduğunu ve bağımsız değişkenlerle ilişkisiz olduğunu varsayar.graph TD
A[Panel Veri Seti] --> B{"Birim Etkisi Var mı?"}
B -->|Hayır| C[Havuzlanmış EKK]
B -->|Evet| D{"Etkiler Sabit mi?"}
D -->|Evet| E[Sabit Etkiler Modeli]
D -->|Hayır| F[Rassal Etkiler Modeli]
E --> G[Hausman Testi]
F --> G
G -->|p < 0.05| E
G -->|p > 0.05| F
Hausman Testi
Sabit etkiler ile rassal etkiler arasında seçim yapmak için kullanılır.
$ H = (\hat{\beta}_{FE} - \hat{\beta}_{RE})' [Var(\hat{\beta}_{FE}) - Var(\hat{\beta}_{RE})]^{-1} (\hat{\beta}_{FE} - \hat{\beta}_{RE}) $- $H_0$: Rassal etkiler modeli uygundur.
- $H_1$: Sabit etkiler modeli uygundur.
Python ile Panel Veri Analizi
| Model | R-Kare | F-İstatistiği | Hausman Testi (p-değeri) |
|---|---|---|---|
| Sabit Etkiler (FE) | 0.78 | 45.2 | 0.002 (FE Seçilmeli) |
| Rassal Etkiler (RE) | 0.65 | 38.1 |
İş Dünyasında Uygulama Alanları
- Finans: Farklı şirketlerin hisse senedi getirilerini etkileyen faktörlerin analizi.
- Uluslararası Ticaret: Ülkeler arası ticaret hacmini etkileyen faktörlerin çekim modelleriyle incelenmesi.
- Sağlık Ekonomisi: Farklı bölgelerdeki sağlık harcamalarının yaşam süresine etkisi.