Abstract
Nitel bir değişkenin, nitel ya da nicel bağımsız değişkenlerce modellendiği bir yöntem olan Çok Terimli Lojit (ÇTL) Model genelleştirilmiş doğrusal model prensiplerinin bir uzantısıdır. ÇTL model bağımlı değişkene ilişkin odds değerinin doğal logaritmasını (lojit) bir grup açıklayıcı değişkenin doğrusal bir fonksiyonu olarak ifade ederek, en çok olabilirlik yöntemi ile tahmin eder.
Bu çalışmada, enflasyon beklentilerini etkileyen faktörlerin incelenmesi amacıyla TC Merkez Bankası'nın düzenlediği “İktisadi Yönelim Anketi" verileri değerlendirilmiştir. 2000, 2001 yılları ve 2002 yılının ilk yarısına ilişkin maliyet, yeni alınan siparişler için fiyat, kısa vadeli TL kredi faizi, üretim hacmi ve sipariş miktarları beklentileri ile enflasyon beklentisi arasındaki ilişkiler ÇTL modelleri ile araştırılmıştır. Yapılan çözümlemeler sonunda 30 ay için oluşturulan olumsallık tabloları için elde edilen ÇTL modeller ve yorumlar farklılık göstermektedir. İncelenen dönem ekonomik göstergeler yönünden farklı özellikler taşıdığı için bir genelleme yapılarak durağan model yapısına ulaşılamamaktadır Farklı ekonomik koşulların olduğu dönemlerde enflasyon bekleyişlerinin yönü ve etkileşimde bulunduğu faktörler farklılık göstermektedir.
Keywords
References
- AGRESTI, A. (1996), an Introduction to Categorical Data Analysis, John Wiley&Sons, Inc., New York.
- AGRESTI, A. (1990), Categorical Data Analysis, John Wiley&Sons, Inc., New York.
- AGRESTI, A. (1984), Analysis of Ordinal Categorical Data, John Wiley Sons, Inc., New York.
- AGRESTI, A. (1983), a Survey of Strategies for Modelling Cross-Classifications Having Ordinal Variables, Journal of the American Statistical Association, 78, 184-198.
- BARLAS, Y. (2002), Çok Terimli Lojit Modeller, Yayınlanmamış Bilim Uzmanlığı Tezi, Hacettepe Üniversitesi, Fen Fakültesi, İstatistik Bölümü.
- CRAMER, J.S. (1991), the Logit Model: An Introduction for Economists, Edward Arnold London.
- DEMARIS, A. (1992), Logit Modelling: Practical Applications, Sage University Paper series on Quantitative Applications in the Social Sciences, 07-086, Newbury Park, CA: Sage.
- GOODMAN, L.A. (1970), The Multivariate Analysis of Qualitative Data: Interactions Among Multiple Classifications, Journal of the American Statistical Association, 65, 226-256.
- TCMB (2002), 2001 Yıllık Rapor.
- TCMB (2001), 2000 Yıllık Rapor.
Abstract
Multinomial Logit (MNL) Model is an extension of generalized linear models, by which a categorical variable is modeled by either categorical or continuous variables. MNL model estimates the natural log odds of a dependent variable as a linear function of a set of explanatory variables, using maximum likelihood technique.
This paper examines the factors influencing inflation expectations and assesses the Central Bank of the Republic of Turkey “Business Survey" data during years 2000, 2001 and the first six-month period of year 2002. The relations between the expectations concerning production cost, price for new orders received, short-term TL credit interest rate, volume of output and new orders received and inflation expectations are uncovered using MNL model. According to the analysis for the contingency tables referring to 30 months, the MNL model results and their implications show diversity. As the examined period has different characteristics in respect of economic indicators, it is not possible to reach a 'stable" model structure. During periods dominated by different economic conditions, the direction of the inflation expectations and the influencing factors differ.
Keywords
References
- AGRESTI, A. (1996), an Introduction to Categorical Data Analysis, John Wiley&Sons, Inc., New York.
- AGRESTI, A. (1990), Categorical Data Analysis, John Wiley&Sons, Inc., New York.
- AGRESTI, A. (1984), Analysis of Ordinal Categorical Data, John Wiley Sons, Inc., New York.
- AGRESTI, A. (1983), a Survey of Strategies for Modelling Cross-Classifications Having Ordinal Variables, Journal of the American Statistical Association, 78, 184-198.
- BARLAS, Y. (2002), Çok Terimli Lojit Modeller, Yayınlanmamış Bilim Uzmanlığı Tezi, Hacettepe Üniversitesi, Fen Fakültesi, İstatistik Bölümü.
- CRAMER, J.S. (1991), the Logit Model: An Introduction for Economists, Edward Arnold London.
- DEMARIS, A. (1992), Logit Modelling: Practical Applications, Sage University Paper series on Quantitative Applications in the Social Sciences, 07-086, Newbury Park, CA: Sage.
- GOODMAN, L.A. (1970), The Multivariate Analysis of Qualitative Data: Interactions Among Multiple Classifications, Journal of the American Statistical Association, 65, 226-256.
- TCMB (2002), 2001 Yıllık Rapor.
- TCMB (2001), 2000 Yıllık Rapor.
Details
| Primary Language | Turkish |
|---|---|
| Subjects | Quantitative Decision Methods |
| Journal Section | Research Articles |
| Authors | |
| Publication Date | August 17, 2003 |
| Published in Issue | Year 2003 Volume: 2 Issue: 2 |
