Sansürlü panel kantil regresyon yönteminde asimetrik bağlantı fonksiyonu yaklaşımı : Türkiye'de maddi yoksunluk indeksinin analizi

Abstract

Sansürlü panel kantil regresyon yöntemi, panel verideki sansürü dikkate alarak gözlenemeyen heterojenliği kontrol altına alan ve bağımlı değişkenin dağılımı boyunca heterojen tahminler üreten robust bir yöntemdir. Mevcut literatürde, sansürlü sabit etkili panel kantil regresyon modellerinin tahmini için kullanılan iki ve üç aşamalı tahmincilerin birinci aşamalarında sansürlenme olasılığı için tahmin edilen iki durumlu genelleştirilmiş modellerde simetrik olasılık dağılımlarına dayanan simetrik bağlantı fonksiyonları kullanılmaktadır. Ancak, sansürlenme olasılığı asimetrik dağıldığında simetrik bağlantı fonksiyonlarının en iyi bilgilendirici alt grubu belirlemede yetersiz kalması muhtemeldir. Bu nedenle bu tez çalışmasında, asimetrik sansürleme olasılık dağılımı söz konusu olduğunda bilgilendirici alt kümeyi daha doğru belirlemek için asimetrik bağlantı fonksiyonlarının kullanılması önerilmektedir. Simülasyon analizleri, sansürlenme olasılığının asimetrik dağıldığı durumlarda asimetrik bağlantı fonksiyonunun model uyumunu önemli ölçüde iyileştirdiğini doğrulamaktadır. Gerçek verilere dayanan analizlerde, Türkiye’de kadın hanehalkı sorumlusuna sahip tek ebeveynli hanelerin maddi yoksunluk indeksi, Gelir ve Yaşam Koşulları Araştırması (2018-2021) mikro panel verileri kullanılarak incelenmektedir. Sıfır noktasında soldan sansürlenen maddi yoksunluk indeksinin sansürlenme olasılığının asimetrik dağıldığı tespit edilmiştir. Maddi yoksunluk modeli için en iyi uyum gösteren tahmincinin ise bu tezde önerilen asimetrik bağlantı fonksiyonuna dayanan sansürlü sabit etkili panel kantil regresyon tahmincisi olduğu belirlenmiştir. Tahmin sonuçları, kadın hanehalkı sorumlusuna sahip tek ebeveynli hanelerin maddi yoksunluklarını azaltmaya yönelik politikaların, hanehalklarının maddi yoksunluk düzeylerine göre tasarlanabileceğine işaret etmektedir. Bu tez çalışmasının, sabit etkili panel kantil regresyon yönteminde literatürde ilk defa bağımlı değişkenin sansürlenme olasılığındaki asimetriyi ele alması, gelecekteki araştırmalar için tahminci seçim prosedürü sunması ve önerilerin geçerliliğini simülasyon analizleri ve gerçek verilerle doğrulaması nedeniyle literatüre katkı sağlaması beklenmektedir.

The censored panel quantile regression method provides comprehensive and robust results by controlling the unobservable heterogeneity and revealing heterogeneous effects throughout the distribution while considering the censoring in the panel data. In the existing literature, symmetric link functions based on symmetric probability distributions are adopted for the censoring probability in generalized models estimated in the first step of two- and three-step estimators for the censored quantile regression models with fixed effects. However, given that symmetric link functions might not sufficiently capture informative subsets in cases of asymmetric censoring probabilities, the proposed solution in this dissertation is to utilize an asymmetric link function to more accurately identify these subsets when confronted with asymmetric censoring probabilities. The simulation results confirm that the asymmetric link function significantly improves model fit when dealing with asymmetrically distributed censoring probabilities. In real data analyses, the material deprivation index of single-parent households led by women in Türkiye is examined by utilizing micro panel data from the Statistics on Income and Living Conditions (2018-2021). The results reveal that the censoring probability of the material deprivation index, left-censored at zero, is asymmetrically distributed. The key finding is that the censored panel quantile regression with fixed effects estimator, incorporating the asymmetric link function proposed in this dissertation, offers the best fit for the material deprivation model. The results imply that tailored policies aimed at reducing material deprivation among women-headed single-parent households can be developed based on their specific material deprivation levels. This dissertation endeavors to augment existing literature by addressing an unaddressed issue: the examination of asymmetric distribution in censoring probabilities within panel quantile regression models with fixed effects. Further, it introduces an estimator selection procedure. To underscore these contributions, this dissertation presents comprehensive findings from both simulation and real data analyses.