Deneme Sınavı Soruları

Yapay değişkenli modellere nicel açıklayıcı değişkenler eklenemez.

Yapay değişkenler modelde bağımlı değişken olarak yer alabilir.

Nitel bilgiler ekonometrik modellere yapay değişkenler yoluyla aktarılır.

Yapay değişken için 0 değeri tanımlanan gruba referans grup adı verilir.

Eğim parametresinde farklılaşmaya neden olan yapay değişkene eğim kuklası denir.

Üçgen sistemlerin tahmininde SEKK kullanılamaz

Eşanlı denklem modellerinin tahmininde sistem tam belirlenmiş ise DEKK ve AD yöntemleri eşdeğerdir

İki aşamalı en küçük kareler yöntemi DEKK'nın özel bir durumudur

İki aşamalı en küçük karelerin gereksiz kullanımı etkin olmayan katsayı tahminlerine neden olur

Geri dönüşlü bir sistemin parçası olan denklemler SEKK ile geçerli bir şekilde tahmin edilemezler

0'ın altında olması.

0 ile 1 arasında olması.

1 ile 2 arasında olması.

10'un altında olması.

10'un üstünde olması.

Açıklayıcı bir değişkeninin başka açıklayıcı değişken veya değişkenlerin doğrusal bir
fonksiyonu olarak hesaplanması

Kullanılan veri toplama yöntemi

 Örnekleme yapılan anakütledeki kısıtlar

Ortak zaman trendi paylaşan sabitler

Model kuruluşu

White Testi

Durbin Watson Testi

Goldfeld-Quandt Testi

Spearman Sıra Korelasyonu Testi

Jarque - Bera Testi

Belirli bir denklemin dışında tutulan değişkenlerin hepsinin matriks rankı incelenir.

Bir denklemin belirlenmesi için gerekli ve yeterli bir koşuldur.

Yapısal denklemler bir matris biçiminde yazılır.

Bir denklemin belirlenmesi için gerekli ama yetersiz bir koşuldur.

Mertebe koşulu sağlanmamış olsa bile denklem belirlenmiş olabilir.

1 ve 2

1 ve 3

1 ve 4

2 ve 3

2 ve 4

Değişen varyans problemi vardır.

Hata terimleri ortalaması sıfır değildir.

Çoklu doğrusal bağlantı problemi vardır.

Yatay kesit bağımlılığı problemi vardır.

Ardışık bağımlılık problemi vardır.

2 ve 3

2 ve 4

1 ve 2

1 ve 3

1 ve 4

bir

iki

üç

dört

beş

“bölünmüş biçim” denklemleri 

“indirgenmiş (daraltılmış) biçim” denklemleri 

“çoğaltılmış biçim” denklemleri 

“çarpılmış biçim” denklemleri 

“toplanmış biçim” denklemleri 

t döneminde arz edilen (inşa edilen) yeni
konut miktarı

t döneminde talep edilen yeni konut
miktarı

t döneminde (ortalama) yeni konut fiyatı

t döneminde (ortalama) ikame malların
(örneğin eski konutların) fiyatı

t döneminde konut yapımı teknolojisinin
durumunu temsil eden bir değişken

Kesit veri modelleri

Panel veri modelleri

Kovaryans analizi modelleri

Varyans analizi modelleri

Zaman serisi modelleri

Modelin bir bütün olarak anlamlılığını

Her bir katsayının bireysel anlamlılığını

Katsayıların işaretinin doğruluğunu

Modelin açıklama gücünü

Bağımlı değişkenin anlamlılığını

K: Sermaye faktörü

Q: üretim düzeyi

L: Emek Faktörü

β_1: Bağımsız değişken parametresi

β_2: Bağımlı değişken parametresi

Basit

Sıradan

Durağan

Eksik

Çoklu

R² istatistiği

t istatistiği

F istatistiği

Otokorelasyon

Stokastik hata terimi

En küçük kareler yöntemi

En büyük kareler yöntemi

Katsayılar yöntemi

Kare kök yöntemi

obeb yöntemi

Sabit terimsiz regresyon modellerinde hata terimlerinin toplamı sıfıra eşit olmalıdır

Sabit terimsiz regresyon modellerinde gerçek Y değerinin ortalaması beklenen Y değerinin ortalaması ile her zaman eşittir

Sabit terimsiz modeller sabit terimli modellerden belirlilik katsayısıyla farklılaşır

Sabit terimli modeller için belirlilik katsayısı değeri her durumda 0'dır 

Sabit terimsiz modellerde belirlilik katsayısı negatif bir değer alabilir

Basit regresyon modelinde hata terimine dair önemli bir varsayım da birbiri ardını izleyen hata terimleri arasında doğrusal bir ilişkinin olmadığı varsayımıdır.

farklı hata terimleri arasındaki kovaryanslar sıfıra eşit olup hata terimleri arasında bir ilişki vardır.

Hata teriminin otokorelasyon içeriyor olması ardışık hata terimleri
arasında anlamlı bir ilişki yoktur.

Otokorelasyon sorununun göz ardı edilmesi durumunda R2 değeri olması gerekenden küçük çıkacak, t ve F test sonuçları da güvenilir olmayacaktır.

Bağımsız değişken ile hata terimi arasında bir ilişki yoktur ve kovaryansları “1” dir.