Yapay Bağımlı Değişkenli Tahmin Modelleri ve Bir Uygulama

Abstract

YAPAY BAĞIMLI DEĞİŞKENLİ TAHMİN MODELLERİVEBİR UYGULAMAÖZETBu tezde, gölge bağımlı değişkenli regresyon modelleri olarak bilinen DoğrusalOlasılık Modeli, Logit, Probit ve Tobit Modeller incelenmiştir.Çalışmanın giriş kısmında, gölge değişkenlerin genel özellikleri ve regresyonmodellerinde bağımsız değişken olarak nasıl kullanıldığı açıklanmıştır.2. Bölümde ise Sıradan En Küçük Kareler ve En Çok Olabilirlik TahminMetotları incelenmiştir.Sonraki bölümlerde ise yol açtığı problemleriyle birlikte Doğrusal OlasılıkModeli, Logit, Probit, ve Tobit Modeller sırasıyla incelenmiş ve aralarındakifarklılıklar ortaya konmuştur.Çalışmanın uygulama kısmında Lacoste markasına bağımlılık araştırılmış,marka bağımlılığında hangi faktörlerin etkili olduğu Logit ve Probit analizlerleortaya çıkarılmıştır.Anahtar Kelimeler: Doğrusal regresyon, Logit, Probit, Tobit, MaksimumBenzerlik

ESTIMATION MODELS WITH DUMMY DEPENDENT VARIABLESANDAN APPLICATIONABSTRACTIn this thesis, Linear Probability, Logit, Probit and Tobit Models, known asbinary choice models, have been examined.In the introduction section of the study, the general characteristics of dummyvariables and how to use a dummy variable in a regression model as anindependent variable, have been explained.In section 2, The Ordinary Least Squares and Maximum Likelihoodestimation methods have been studied carefully.In the latter sections , Linear Probability Model with its problems, Logit,Probit and Tobit models have been examined, respectively and the differencesbetween them have been considered.In the application of the study, loyalty of the trademark Lacoste has beenresearched and the factors which have influence on loyalty have been revealed byLogit and Probit analysis.Key words: Linear Regression, Logit, Probit, Tobit, Maximum Likelihood