Stata ile panel veri analizi, ekonometrik çalışmalar yürüten araştırmacıların ihtiyaç duyduğu en temel konuların başında geliyor.
<!-- /wp:paragraph --><!-- wp:paragraph -->Çünkü panel veriler ile çalışan öğrenciler/akademisyenler, uygulama aşamasında Stata programını yoğun şekilde tercih ediyor.
<!-- /wp:paragraph --><!-- wp:paragraph -->Bu ihtiyacı göz önünde bulundururak, bu yazımızda, Stata ile panel veri analizi üzerine yoğunlaşacak; uygulamada ne tür noktalara dikkat etmemiz gerektiğini konuşacağız.
<!-- /wp:paragraph --><!-- wp:image {"id":2873,"sizeSlug":"full","linkDestination":"none"} -->Öncelikle Stata ile panel veri analizinin hangi şekillerde uygulanacağından bahsedelim. Bunun için iki seçeneğe sahibiz:
<!-- /wp:paragraph --><!-- wp:paragraph -->1.) Menü seçeneği
<!-- /wp:paragraph --><!-- wp:paragraph -->2.) Kod seçeneği
<!-- /wp:paragraph --><!-- wp:paragraph -->İlk seçenekte Stata'nın içerisinde var olan menüleri kolayca tıklayarak panel veri analizlerini uygulayabiliriz.
<!-- /wp:paragraph --><!-- wp:paragraph -->Stata üzerinden iki adımda çok sayıda tekniğe erişebiliriz:
<!-- /wp:paragraph --><!-- wp:paragraph -->Statistics -> Longitudinal / Panel data
<!-- /wp:paragraph --><!-- wp:paragraph -->Burada Longitudinal / Panel data menüsünü tıklayarak, Stata ile panel veri analizine ilişkin yöntemleri uygulayabiliyoruz.
<!-- /wp:paragraph --><!-- wp:paragraph -->Artık yöntemler karşımızda!
<!-- /wp:paragraph --><!-- wp:paragraph -->Peki Stata ile panel veri analizine ilişkin neler yapabiliriz?
<!-- /wp:paragraph --><!-- wp:paragraph -->Örneğin; dinamik panel veri analizini kullanabiliriz. Kullandığımız bağımlı değişkenin gecikmeli değerini modele katarak, bu seçenekten yararlanabiliriz.
<!-- /wp:paragraph --><!-- wp:paragraph -->Kategorik bir bağımlı değişkenimiz varsa, yine Stata ile panel veri analizi modelimizi kurabiliyoruz.
<!-- /wp:paragraph --><!-- wp:paragraph -->İster iki gruplu (binary), ister sıralı (ordinal) olsun; her iki durumda da panel veri modelimizi elde edebiliriz.
<!-- /wp:paragraph --><!-- wp:paragraph -->Örneğin; araştırmamızda firmaların temettü verme durumunu etkileyen faktörleri değerlendireceğiz ve yıllara göre firma verilerimiz var. Bu noktada panel veriden başka seçeneğimiz yok.
<!-- /wp:paragraph --><!-- wp:paragraph -->Bağımlı değişkenimiz de temettü verdi/vermedi şeklinde tanımlanırsa, klasik panel veri analizini uygulayamayız. İkili (binary) çıktı değişkeni için Stata'nın sunduğu Binary outcomes menüsüne tıklamamız gerekiyor.
<!-- /wp:paragraph --><!-- wp:paragraph -->Bir başka örnek: Verilerimizde firmaların başarı durumlarını düşük, orta, yüksek olarak tanımladığımızda ve bu başarı durumlarını etkileyen faktörleri incelemek istediğimizde, yine Stata bize Ordinal outcomes menüsü ile destek sağlıyor.
<!-- /wp:paragraph --><!-- wp:paragraph -->Bağımlı değişkenimizin kategorik olmasına gerek yok; tamsayılı veriler için de Poisson dağılımına dayalı sayım modelleri ile panel veri analizini uygulayabiliriz. Stata, bu durum için de Count outcomes menüsü ile imdadımıza koşuyor.
<!-- /wp:paragraph --><!-- wp:paragraph -->Aynı zamanda, Stata'da panel veri analizine ilişkin birçok farklı noktayı da test edebiliyoruz.
<!-- /wp:paragraph --><!-- wp:paragraph -->Sabit, rassal veya havuzlanmış etki modeli arasında seçim yapabilmek için Stata'da Hausman testi, F-testi gibi teknikleri uygulayabiliriz.
<!-- /wp:paragraph --><!-- wp:paragraph -->Tahmin ettiğimiz modelin değişen varyans (heteroskedastisite), otokorelasyon veya yatay kesit bağımlılığı probleminin var olup olmadığını da Stata sayesinde kolaylıkla kontrol edebiliyoruz.
<!-- /wp:paragraph --><!-- wp:paragraph -->Araştırma değişkenlerimizin durağan olup olmadığını da Stata'da test edebiliriz.
<!-- /wp:paragraph --><!-- wp:paragraph -->Birinci veya ikinci nesil birim kök testlerini menüler üzerinden basitçce uygulamak mümkün!
<!-- /wp:paragraph --><!-- wp:paragraph -->Menüler üzerinden kolaylıkla panel veri analizi yöntemlerini uygulayabildiğimiz gibi, aynı zamanda Stata'nın hazır kodları da kullanabiliyoruz.
<!-- /wp:paragraph --><!-- wp:paragraph -->Stata'da xtreg komutu, vazgeçilmezler arasında. Bu mükemmel komut sayesinde etki türüne göre panel veri modelimizi tahmin edebiliyoruz.
<!-- /wp:paragraph --><!-- wp:paragraph -->Arellano–Bond tahmincisi ile dinamik panel veri analizini uygulamak için xtabond komutunu kullanmamız yeterli.
<!-- /wp:paragraph --><!-- wp:paragraph -->Birinci fark modellerini uygulamak için de estat komutunu tahminci komutlarımızın önüne yerleştirip çalıştırıyoruz.
<!-- /wp:paragraph --><!-- wp:paragraph -->Etki türlerini belirlemek için de fe, re komut çiftinden birisini kullanabiliyoruz.
<!-- /wp:paragraph --><!-- wp:paragraph -->Stata'da panel veri analizi için daha onlarca seçeneğimiz var.
<!-- /wp:paragraph --><!-- wp:paragraph -->Bu yazımızda, temel uygulamalara ilişkin bir giriş yapmak istedik.
<!-- /wp:paragraph --><!-- wp:paragraph -->Gelecek yazılarımızda, bu konular üzerine derinleşeceğiz.
<!-- /wp:paragraph -->