TÜRKİYE'DE BÖLGELERARASI TÜKETİM HARCAMALARITOBİT MODEL YAKLAŞIMI

Öz

Sosyal bilimciler sansürlenmiş (censored), kesilmiş (truncated) veya sınırlı bağımlı değişkenlerle sıklıkla karşılaşırlar. Sansürlenmiş veya kesilmiş regresyon modelleri Tobit model olarak bilinir. Tobit modeller, sınırlanmış alt veya üst limite sahip bağımlı değişkenli regresyon modellerine atıfta bulunur. Standart doğrusal bir regresyon modelinde artıkların normallik varsayımı ihlal edildiğinde bile en küçük kareler tahmin edicileri yansız ve tutarlıdır. Tobit modelin tahminleri, bu tür ihlallere dirençli değildir.Bu çalışmanın amacı, 1994 yılı Türkiye hanehalkı tüketim verilerinden hareketle hanehalkı tüketim harcamalarıyla (12640 data) gelir, hanehalkı reislerinin cinsiyet, yaş, eğitim, medeni durum ve meslek bilgilerini kullanarak sürekli veya ordinal bağımlı değişkenler üzerine OLS kullanımının problemlerine dikkati çekmek, geleneksel OLS tahmin edicisi ile karşılaştırmalı olarak Tobit ve Probit model arasındaki bağlantıyı açıklamaya çalışmaktır. Böylece bölgeler arası tüketim harcamaları farklılıkları model sonuçları ile belirlenmiş olacaktır.

Anahtar Kelimeler

• Sansürleme,Sınırlı bağımlı değişken,Tobit,Probit

Öz

Social scientists often meet censored, truncated or limited depentent variables. Censored or truncated regression models are known as Tobit model. Tobit models refer to regression model with dependent variables which have lower and upper limits. In a standart linear regression model, even when the residuals’ normality assumption is violated, the OLS estimators are unbiased and consistent. Tobit model estimates are not resistant to such violations.The aim of this study is to attract the attention to the OLS use problems after continues or ordinal dependent variables, using the consumption expenditures (12640 data) the income, sex, age, education level, marital status and information about the jobs of household heads benefiting from the consumption data of the Turkish households in 1994, and to try to explain the connection between Tobit and Probit model by comparing it with the traditional OLS estimator.