Logaritmik ve Yarı Logaritmik Ölçüm Hatalı Modeller: SIMEX Yönteminin Etkinliği

Dogrusal regresyon analizinde, aciklayici degiskenler hata ile olculdugunde regresyon parametreleri sapmali tahmin edilmektedir. Sapmali tahminler ise yanlis sonuc cikarimlari yapmaya, degiskenler arasi iliski yapisini bozmaya, ongorulerin yanli olmasi gibi sonuclara neden olmaktadir. Aciklayici degiskenin olcme hatali oldugu bu tip modellere olcum hatali modeller denilmekte ve Simulasyon-Ekstrapolasyon (SIMEX), Regresyon Kalibrasyon gibi yontemler ile bu modellerin parametreleri sapmasiz olarak tahmin edilmektedir. Ekonomik verilerin hicbir zaman tam olarak olculememesi gunumuzde, ozellikle sosyal bilimlerde, bu konuyu daha populer hale getirmektedir. Diger yandan, parametrik istatistiksel yontemlerde normallik, dogrusallik ve sabit varyanslilik varsayimlari genel olarak dikkate alinmakta ve bu varsayimlarin saglanmasinda etkin olan logaritmik donusumler, ozellikle istatistiksel sonuc cikarimi icin Gauss dagilimina yaklasim amaciyla, siklikla kullanilmaktadir. Bu bakimdan, “logaritmik donusumler aciklayici degiskenlerde ortaya cikan olcum hatasinin etkisini azaltir mi?” sorusu, bu calismanin temel amacini olusturmaktadir. Calismada olcum hatali log-dogrusal modellerinin parametre tahminleri Monte Carlo simulasyon calismasi ile incelenmis ve olcum hatali modellerin parametre tahmininde en basarili olan SIMEX yonteminin logaritmik donusumler karsisindaki basarisi da arastirilmistir.