Gelir dağılım eşitsizliği ve sağlık göstergeleri ilişkisi panel veri modeli analizi

Abstract

Panel veri modelleri birim ve zaman boyutunun birlikte ele alındığı modellerdir. Bu modeller daha fazla gözlem sayısına sahiptirler ve daha güvenilir sonuçların elde edilmesine imkan tanırlar. Tercih edilme sebeplerinin başında sadece yatay kesit veya zaman serisi analizi ile elde edilemeyecek ekonometrik analizlerin yapılması yer alır. Birim boyutunun zaman boyutundan büyük olduğu geleneksel panel çalışmalarından farklı olarak makro panellerde zaman boyutu birim boyutundan daha büyüktür. Durağan olmamanın bir nedeni olan bu durum eş bütünleşmeyi test etmede önemli bir faktördür.Bu yüksek lisans tezinde sağlık kavramı, sağlık ekonomisi, kalkınma ve sağlık kavramları hakkında verilmiştir. Çalışmada 2 model üzerinde durulmuştur. 1. Modelde gelir dağılımı eşitsizliğinin sağlık üzerindeki etkisini inceleyen Wilkinson Hipotezi ile çalışılmıştır. 2. Model de ise ömürde beklenen yaşam süresini etkileyen GSYIH ve sağlık harcamaları değişkenleriyle 22 ülke üzerinde çalışılmıştır.Bu çalışmada durağan olmayan panellerin analizinde sıkça karşılaşılan tahmin metotları incelenmiştir. Panel birim kök testi, panel eşbütünleşme ve panel hata düzeltme modelleri kullanılmıştır. Yatay kesit bağımlılığının bulunması sebebiyle ortak faktörler yardımıyla elde edilen Pesaran (CIPS, 2007) panel birim kök testi uygulanmıştır. Birimler arası korelasyonu ve heterojenliği dikkate alan Gengenbach, Urbain ve Westerlund’un panel eşbütünleşme testi (Panel EC-test) kullanılmıştır. Çalışmanın son aşamasında uzun ve kısa dönem ilişkilerinin tahmini için DCCE (Dinamik Ortak Korelasyonlu Etkiler) tahmincisinden yararlanılmıştır.TABLO LİSTESİixŞEKİLLER LİSTESİxSİMGELER VE KISALTMALAR DİZİNİxi1.GİRİŞ12. GELİR ve SAĞLIK32.1 Gelir ve Sağlık Kavramına İlişkin Kavramsal Bakış32.1.1 Gelir Kavramı32.1.2 Gelir Dağılımı Kavramı42.1.3 Gelir Dağılımı ve Sağlık İlişkisi62.1.4 Gelir Dağılımı Eşitsizliği Kavramı72.1.4.1 Lorenz Eğrisi72.1.4.2 Gini Katsayısı82.1.4.3 Yüzde Paylar Analizi82.1.4.4 Dalton-Atkinson Ölçütü92.1.4.5 Yoksulluk Oranı Endeksi92.1.5 Wilkinson Eşitsizliği92.2. Sağlık ve Sağlık Ekonomisine İlişkin Kavramsal Çerçeve112.2.1. Sağlık Kavramı112.2.2. Sağlık Hizmeti122.2.3. Sağlık Ekonomisinin Tanımı142.2.4. Sağlık Ekonomisinin Gelişimi172.3. Sağlık Harcamaları182.3.1. Sağlık Harcamasının Tanımı182.3.2. Türkiye’de Sağlık Harcamaları202.4. Kalkınma ve Sağlık252.4.1. Gelir ve Sağlık Çıktıları İlişkisi272.4.2 Gelir ve Bebek Ölüm Oranı İlişkisi282.4.3 Gelir ve Doğumda Beklenen Yaşam Süresi İlişkisi313. YÖNTEM343.1. Panel Veri Analizi343.2. Panel Zaman Serileri Analizi363.3. Panel Veri Modellerinde Birimler Arası Korelasyon363.3.1. Breusch ve Pagan LM Testi373.3.2. CD Testi383.4. Panel Birim Kök Testleri383.4.1. Birinci Kuşak Panel Birim Kök Testleri403.4.1.1. Homojenlik Varsayımı Altında Birinci Kuşak Panel Birim Kök Testleri403.4.1.1.1. Levin ve Lin (1992,1993) ve Levin, Lin ve Chu (2002) Panel Birim Kök Testleri413.4.1.1.2. Harris ve Tzavalis Panel Birim Kök Testi483.4.1.1.3. Breitung Panel Birim Kök Testi503.4.1.1.4. Hadri Panel Birim Kök Testi523.4.1.2. Heterojenlik Varsayımı Altında Birinci Kuşak Panel Birim Kök Testleri543.4.1.2.1. Im, Pesaran ve Shin (IPS) (2003) Panel Birim Kök Testleri543.4.1.2.2. Fisher Tipi Testler: Maddala ve Wu(1999) ve Choi (2001) Panel Birim Kök Testleri573.4.2. İkinci Kuşak Panel Birim Kök Testleri593.4.2.1. Yatay Kesit Ortalamadan Fark Alınması ile Elde Edilen İkinci Kuşak Panel Birim Kök Testleri593.4.2.1.1. Choi Panel Birim Kök Testleri603.4.2.2. SUR Tipi Panel Birim Kök Testleri623.4.2.2.1. Çok Değişkenli Genişletilmiş Dickey Fuller (MADF) Panel Birim Kök Testi633.4.2.2.2. Görünürde İlişkisiz Regresyon Genişletilmiş Dickey Fuller (SURADF) Panel Birim Kök Testi643.4.2.3. Faktör Yapısı Yaklaşımına Dayanan İkinci Kuşak Panel Birim Kök Testleri663.4.2.3.1 Moon ve Perron Panel Birim Kök Testi663.4.2.3.2 Yatay Kesit Genişletilmiş Im, Pesaran ve Shin (CIPS) Panel Birim Kök Testi683.4.2.3.3 Bai ve Ng (PANIC) Panel Birim Kök Testi (2004,2010)693.4.2.3.4 Pesaran, Smith ve Yamagata (CSB) Panel Birim Kök Testi (2013)723.4.2.3.5 Reese ve Westerlund (PANICCA) Panel Birim Kök Testi (2016)753.5. Panel Vektör Otoregresif Modeller783.6. Panel Verilerde Nedensellik Analizi793.6.1 Panel Granger Nedensellik Testi813.6.2 Dumitrescu ve Hurlin Panel Nedensellik Testi833.6.3 Canning ve Pedroni Panel Nedensellik Testi853.7. Panel Eşbütünleşme Testleri863.7.1. Temel Hipotezinde Eşbütünleşmenin Olmamasını Sınayan Panel Eşbütünleşme Testleri873.7.1.1. Kalıntı Temelli Panel Eşbütünleşme Testleri883.7.1.1.1. Kao Panel Eşbütünleşme Testleri883.7.1.1.2. Pedroni Panel Eşbütünleşme Testleri913.7.1.1.3. Hanck Panel Eşbütünleşme Testleri943.7.1.2. Hata Düzeltme Modeli Temelli Panel Eşbütünleşme Testleri953.7.1.2.1 Larsson, Lyhagen ve Löthgren Panel Eşbütünleşme Testleri953.7.1.2.2 Westerlund (2007) Panel Eşbütünleşme Testi963.7.1.2.3 Gengenbach, Urbain ve Westerlund (2016) Panel Eşbütünleşme Testi983.8. Panel Hata Düzeltme Modelleri1003.8.1. Havuzlanmış Ortalama Grup (PMG) Tahmincisi1003.8.2. Ortalama Grup (MG) Tahmincisi1013.8.3. Genişletilmiş Ortalama Grup (AMG) Tahmincisi1023.8.4. Dinamik Ortak Korelasyonlu Etkiler (DCCE) Tahmincisi1034. UYGULAMA1044.1. Değişkenler ve Hipotezler1044.2. Yatay Kesit Bağımlılık Analizi Sonuçları1054.3. Panel Birim Kök Testinin Sonuçları1074.4. Gecikme Uzunluğunun Seçimi ve Homojenlik Testi1094.5. Panel Eşbütünleşme Testi1104.6. Heterojen Panel Dinamik EKK (PDOLS) Tahmincisi1124.7. Panel Hata Düzeltme Modeli1145. SONUÇ117EKLER119KAYNAKÇA121Panel data models review unit dimensions and time dimensions simultaneously. This models have more observations and allow for safer results. Their ability to do analysis that cannot be done with only cross-section or time-series analysis is a primary reason of preference. Contrary to traditional panel works, in which unit dimension is bigger than time dimension, with macro panels time dimension is bigger than unit dimension. It is a reason of not being fixed and an important factor on testing cointegrity. In this master’s thesis general informations about notion of health, health economics and development are given. 2 models of econometrics are emphasized over the course of this study. Initial model is studied with Wilkinson Hypothesis ,which analyzes the effects of income inequality over health. In the second model, with GDP, which affects expected lifespan, and health expenses variables, 22 countries are studied.In the analysis of non-fixed panels, frequently encountered estimation methods are examined. Panel unit root test, panel cointegration test and panel error correction models are used in the making of this study. Pesaran panel unit root test, which can be acquired with the help of common factors, is applied as cross sectional dependency is found. It is concluded that variables are not fixed. Cointegration relation is found in both of models as a result of Panel EC Cointegration Test. DDCE estimator is used during the last stages of this study.