Tobit modeline bayesci yaklaşım ve winBUGS ile uygulama

Authors : Samet KAYA, Esin KÖKSAL BABACAN

Pages : 187-199

Doi:10.17714/gumusfenbil.873998

View : 16 | Download : 9

Publication Date : 2022-01-15

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışmada, sansürlü regresyon modeli olarak bilinen Tobit modeli incelenmiştir. Çalışmanın amacı, Bayesci yöntemle Tobit modelinin parametrelerini tahmin etmek ve klasik yöntemle elde edilen sonuçlarla karşılaştırmaktır. İlk olarak Tobit modelinin parametrelerini tahmin ederken kullanılan yöntemler anlatılmıştır. Bu yöntemler en çok olabilirlik yöntemi ve Bayesci yöntemdir. Bayesci yaklaşım ile sonuç çıkarımı yaparken Gibbs örneklemesi kullanılmıştır. Uygulama kısmında ilk olarak alttan sansürlenmiş Tobit model için Matlab programında simülasyon programı yazılmış ve klasik en çok olabilirlik yöntemi ile Tobit modelinin parametreleri tahmin edilmiştir. Daha sonra, simülasyon programında üretilen aynı veriler WinBUGS programına eklenerek Bayes tahmin sonuçları elde edilmiştir. Daha sonra ABD de 2017 yılında en çok tercih edilen otomobil markalarından Accord, Mazda 6 ve Maxima modellerine ait veriler için klasik ve Bayesci yöntemlerle tahmin sonuçları elde edilmiştir. Yapılan karşılaştırma sonucunda her iki yöntem ile elde edilen tahmin sonuçlarının benzer olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Ayrıca parametreler için klasik güven aralıkları ve Bayesci güvenilir aralıklar elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, Bayesci yöntem kullanılarak elde edilen güvenilir aralıkların klasik yönteme göre elde edilenden daha dar olduğu görülmüştür.
Keywords : Bayesci yaklaşım, MCMC Markov Chain Monte Carlo, Nitel değişken, Tobit model, WinBUGS