Panel veri yapılarına bağlı öngörü yöntemleri ve bir uygulama - Şahin, Mücella (My University, 2024)
Panel veri analizi, kesitsel veya zaman serisi verilerin analizine göre çeşitli avantajlara sahiptir. En önemli avantajı, panel verilerinin araştırmacılara bireyler, şirketler, bölgeler ve ülkeler arasındaki heterojenliği ve zaman içindeki olası yapısal değişiklikleri esnek bir şekilde modellemek için bir yol sağlamasıdır. Panel verinin sağladığı birim etkilerini ve zaman etkilerini birlikte ele alma ve bu bilgileri kullanma durumu panel veri öngörüsünün önemini arttırmaktadır. Öngörü bağlamında, panel veri modelleri, zaman serisi spesifikasyonlarına kıyasla örneklem dışı öngörü doğruluğunda önemli iyileştirmeler sunmaktadır. Panel veri seti öngörüsünde, birçok farklı tahmin seçeneği söz konusu olmaktadır. Homojen panel veri tahmincilerinden sabit etkiler tahmincileri, tesadüfi etkiler tahmincileri gibi tahmin yöntemleri bulunmakta iken, heterojen panel veri tahmincilerinden havuzlanmış en küçük kareler, Swamy tahmincisi gibi tesadüfi katsayılı tahminciler yer almaktadır. Öngörüde tahmin yöntemini seçebilmek için, öncelikle değerlendirilmesi gereken bazı önemli koşullar bulunmaktadır. Bu koşullar, panel veri heterojenliği veya homojenliği, içsellik gibi özellikler doğru tahmin seçim yöntemini etkilemektedir. Panel veri ile öngörü literatüründe farklı tahmincilerin, farklı öngörü ufku boyutlarının, öngörü kombinasyonları gibi farklı öngörü yöntemlerinin öngörü performansına etkileri incelenmiştir. Bu çalışmada panel veri ile öngörü teorisi ve panel veri tahmincileri ile öngörü yöntemleri incelenmektedir. Çalışmanın amacı, öncelikli olarak literatürde yer almayan panel veri öngörüsü konusunda katkı sağlamak ve yeni geliştirilen panel veri öngörü yöntemlerinden güncel birleşik öngörü yöntemine de yer vererek çeşitli panel veri seti ve tahmin modelleri ile yapılan öngörü uygulamalarında öngörü performans karşılaştırmaları yapmaktır. Bunun yanında dinamik panel veri modelinin de farklı tahmin yöntemleri ile öngörülerine ve farklı öngörü ufku boyutlarına göre öngörülerine yer vererek performanslarının kıyaslanması amaçlanmaktadır.

Panel data analysis has several advantages over the analysis of cross-sectional or time series data. The most important advantage is that panel data provide researchers with a way to flexibly model heterogeneity across individuals, firms, regions and countries and possible structural changes over time. The ability to incorporate and utilize unit effects and time effects together increases the importance of panel data forecasting. In the context of forecasting, panel data models offer significant improvements in out-of-sample forecasting accuracy compared to time series specifications. In panel data set forecasting, there are many different estimation options. While homogeneous panel data estimators include fixed effects estimators and random effects estimators, heterogeneous panel data estimators include random coefficient estimators such as pooled least squares and Swamy estimator. In order to choose the forecasting method in forecasting, there are some important conditions that need to be evaluated first. These conditions, such as panel data heterogeneity or homogeneity and endogeneity, affect the correct forecasting method. In the panel data forecasting literature, the effects of different predictors, different forecast horizon sizes, and different forecasting methods such as forecast combinations on forecasting performance have been analyzed. This study examines the theory of forecasting with panel data and forecasting methods with panel data estimators. The aim of the study is to contribute to the panel data forecasting, which is not available in the literature, and to make forecasting performance comparisons in forecasting applications with various panel data sets and forecasting models by including the current unified forecasting method, which is one of the newly developed panel data forecasting methods. In addition, it is also aimed to compare the performance of the dynamic panel data model by including forecasts with different forecasting methods and forecasts according to different forecast horizon sizes.
Panel data structure dependent forecasting methods and an application
Keywords: Birleşik Öngörü Panel Data; Combined Forecasting; Econometrics; Ekonometri; Panel Forecasting Methods; Panel Öngörü Yöntemleri; Panel Veri