COMPARISON OF BALANCED PANEL DATA RESULTS OBTAINED BY ASSIGNMENT WITH UNBALANCED PANEL DATA

Öz

Missing data expressed as a deficiency in the observations in the data set can also often occur in the panel data frequently. This restricts the advantage of working with panel data models that have the advantage of working with a large dataset. In case of missing observations in the panel data, the unbalanced panel data is in question. The purpose of the paper is to compare results of unbalanced panel data with missing data and panel data balanced with assignment algorithms. For this purpose, in the application section, the relationship between unemployment rate and economic growth in 15 Mediterranean countries with missing data in the period of 1991-2019 is aimed to be examined. First, the model was estimated with unbalanced panel data analysis, then the balanced panel data model was estimated using various assignment methods. At the end of the study, the results obtained with the balanced panel data generated through unbalanced panel data and imputation were compared, and the unbalanced panel data model predictions giving the smallest value in terms of AIC and BIC criteria were interpreted. Accordingly, economic growth and population density were determined as the factors affecting the unemployment rate. The ratio of public expenditures to GDP and the inflation rate did not have a significant effect on the unemployment rate.

Anahtar Kelimeler

• Unbalanced Panel Data
• Missing Data
• Imputation Methods
• Unemployment Ratio

DENGESİZ PANEL VERİ İLE ATAMA YOLUYLA ELDE EDİLEN DENGELİ PANEL VERİ SONUÇLARININ KARŞILAŞTIRILMASI

Öz

Veri setindeki gözlemlerde eksiklik olması durumu olarak ifade edilen eksik veri panel verilerde de sıklıkla ortaya çıkabilmektedir. Bu durum ise geniş bir veri seti ile çalışma avantajına sahip panel veri modelleriyle çalışma avantajını kısıtlamaktadır. Panel verilerde eksik gözlemlerin olması durumunda ise dengesiz panel veri söz konusu olmaktadır. Çalışmanın amacı, eksik veriye sahip dengesiz panel veri ile atama algoritmaları ile dengeli hale getirilmiş panel veri sonuçlarını karşılaştırmaktır. Bu amaçla uygulama bölümünde 1991-2019 döneminde eksik veriye sahip 15 Akdeniz ülkesinde işsizlik oranı ile ekonomik büyümesi arasındaki ilişki incelenmek istenmiştir. Öncelikle model dengesiz panel veri analizi ile tahmin edilmiş, daha sonra çeşitli atama yöntemleri kullanılarak dengeli panel veri modeli tahmin edilmiştir. Çalışmanın sonunda, dengesiz panel veri ve atama yoluyla oluşturulan dengeli panel veri ile elde edilen sonuçlar karşılaştırılmış, AIC ve BIC kriteri bakımından en küçük değeri veren dengesiz panel veri modeli tahminleri yorumlanmıştır. Buna göre, işsizlik oranını etkileyen faktörler olarak ekonomik büyüme ve nüfus yoğunluğu belirlenmiştir. Kamu harcamalarının GSYİH’ya oranı ve enflasyon oranının işsizlik oranı üzerinde anlamlı bir etkisi bulunamamıştır.

Anahtar Kelimeler

• Dengesiz Panel Veri
• Eksik Veri
• Atama Yöntemleri
• İşsizlik Oranı

Kaynakça

1. Alkaya ve Işık (2022). Temel Makroekonomik Faktörler ve Nüfusun İşsizliğe Etkileri: OECD Ülkeleri Üzerine Panel Veri Analizi, Sosyoekonomi, 30(54), 497-539.
2. Altıntaş, H. ve Alancıoğlu, E. (2019) Kamu Tüketim Harcamaları İstihdam İlişkisi:Oecd Ülkeleri İçin Dinamik Panel Eşik Etki Analizi, Ekonomi ve Finans Alanında Ampirik Çalışmalar, Edt: Şit, A. ve Telek, C., Gazi Kiatbevi, Ankara.
3. Aysu, A., ve Dökmen, G (2011). An Investigation on the Relationship between Government Size and Unemployment Rate: Evidence from OECD Countries. Sosyoekonomi, 2: 179-190.
4. Abdul-Khaliq, S., Soufan, T., Shihab, R. A. (2014). The Relationship Between Unemployment And Economic Growth Rate in Arab Country. Journal of Economics and Sustainable Development, 5(9), 56-59.
5. Abrams, A. Burton. (1999). The Effect of Government Size on The Unemployment Rate, Public Choice, 99(3/4), 395-401.
6. Allison P. D. (2000). Multiple Imputation for Missing Data: A Cautionary Tale. Sociological Methods Research, 28(3), 301–309.
7. Bayar, Y. (2014). Effects of Economic Growth, Export and Foreign Direct İnvestment Inflows On Unemployment in Turkey. Investment Management and Financial Innovations, 11(2), 20-27.
8. Bayrakdar, S. (2019). Kamu Büyüklüğü ve İşsizlik Arasındaki İlişkinin Analizi Türkiye Örneği, Astana Yayınları.

9. Beaumont, J. F., Alavi, A. (2004). Estimation Robuste Par La Régression Généralisée. Techniques D’enquête, 30(2), 217-231.
10. Benabdallah, Y. (2006). Croissance économique et dutch disease en Algérie. les Cahiers du Cread, 75, 9-41.
11. Bhattacharyya, A., Bhattacharyya, A., Mitra, K. (1997). Decomposition of Technological Change and Factor Bias in Indian Power Sector: An Unbalanced Panel Data Approach, Journal of Productivity Analysis, 8(1) 35-52.
12. Bouriche, L. (2010). Les Déterminants Du Chômage En Algérie: Une Analyse Économétrique (1980-2009) Doctoral Dissertation.
13. Bruno, G. S. (2005). Approximating The Bias of The LSDV Estimator For Dynamic Unbalanced Panel Data Models. Economics Letters, 87(3), 361-366.
14. Carpenter, J. R., Kenward, M. G. (2008). Missing Data in Randomised Controled Trials-A Practical Guide.
15. Christopoulos, Dimitris K., Tsionas, E. (2002). Unemployment and Government Size: Is There Any Credible Cusality”, Applied Economics, 2002, 9(12), 797-80.
16. Christopoulos, Dimitris K., Loizides, J., Tsionas, E. (2005). The Abrams Curve of Government Size and Unemployment: Evidence From Panel Data, Applied Economics, 37(10), p.1193-1199.
17. Çınar, U. K. (2022). Missing Value Imputation, Handling of the Missing Data in R. Erişim adresi: https://www.veribilimiokulu.com/eksik-veri-eksik-veride-kullanilabilecek-algoritmalar/. (20.03.2022)
18. De Waal, T., Pannekoek, J., Scholtus, S. (2011), Handbook of Statistical Data Editing and Imputation, John Wiley & Sons, 563.
19. Donzé L. (2001). L’imputation Des Données Manquantes, La Technique De L’imputationmultiple, Les Conséquences Sur L’analyse Des Données: L’enquête 1999 KOF/ETHZ Sur L’innovation. Ecole Polytechnique Fédérale De Zurich, Centre De Recherches Conjoncturelles.
20. Elvira, A., Murtala, Yahya, A.(2021). Analysıs Of Affectıng Factors Poverty Rate In The Province Sumatera Island, International Journal of Economic, Business, Accounting, Agriculture Management and Sharia Administration (IJEBAS), 1(2) , 277-291. E-ISSN: 2808-4713 |https://radjapublika.com/index.php/IJEBAS.
21. Feldmann, H. (2006). Government Size and Unemployment: Evidence from Industrial Countries Public Choice, 127(3-4), 451-467.
22. Garson, G. D. (2015). Missing Values Analysis and Data Imputation. Asheboro, NC: Statistical Associates Publishers, 1-26.
23. Glasson-Cicognani, M., Berchtold, A. (2010). Imputation Des Données Manquantes: Comparaison De Différentes Approches. In 42èmes Journées de Statistique.
24. Gozgor, G. (2014). The impact of trade openness on the unemployment rate in G7 countries, The Journal of International Trade & Economic Development, 23(7), 1018–1037.
25. Güriş, S. (2015). Panel Veri ve Panel Veri Modelleri. Stata ile Panel Veri Modelleri (1-38). İstanbul: Der Yayınları. Edt. Selahattin Güriş.
26. Güriş, S. ve Yaman, B. (2018). OECD Ülkelerinde İşsizliği Etkileyen Faktörlerin Panel Veri Modelleri ile Analizi, Social Sciences Research Journal, 7(1), 136-146
27. Kamacı, A., Kılıç, H. (2019). Kamu Harcamalarının Ekonomik Büyüme ve İşsizlik Üzerindeki Etkisi: OECD Ülkeleri Örneği. Politik Ekonomik Kuram, 3(1), 113-128.
28. Kızılarslan, Ş., (2016). Eğitimin İktisadi Büyüme Üzerindeki Etkisinin Analizi: Eksik Verili ve Dengesiz Panel Veri Modelleri. Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Ekonometri Anabilim Dalı Yüksek Lisans Tezi, 110.
29. Kızılarslan, Ş. ve Güriş, S. (2017). Dengesiz Panel Veri Modeli ile EM Algoritması Sonuçlarının Karşılaştırılması, Marmara Üniversitesi Öneri Dergisi, 47(12), DO1: 10.14783/maruoneri.v12i27581.290475 DO1: 10.14783/maruoneri.v12i27581.290475.
30. Little, R., Rubin, D. (1987). Statistical Analysis with Missing Data. New York: John Wiley & Sons.
31. Longford, N. T. (2006). Missing Data and Small-Area Estimation: Modern Analytical Equipment for The Survey Statistician. Springer Science & Business Media.
32. Maqboo, M. S., Mahmood, T., Sattar, A., Bhallı, M. N. (2013). Determınants Of Unemployment Empirical Evidences From Pakistan, Pakistan Economic and Social Review 51(2) (Winter), pp. 191-208.
33. McKnight, P. E., McKnight, K. M., Sidani, S., Figueredo, A. J. (2007). Missing Data: A Gentle Introduction. Guilford Press.
34. Musil, C. M., Warner, C. B., Yobas, P. K., Jones, S. L. (2002). A Comparison of Imputation Techniques For Handling Missing Data. Western Journal of Nursing Research, 24(7), 815-829.
35. Naim, E. H. (2014). Estimation Des Donnés Manquantes Et Catégorisation Des İdentités Sociaux, Doctoral Dissertation.
36. Nepram, D., Singh, S. P., Jaman, S. (2021). The Effect of Government Expenditure on Unemployment in India: A State Level Analysis. The Journal of Asian Finance, Economics and Business, 8(3), 763-769.
37. Njamen Kenkdo, A. A. (2016). Gestion Des Données Manquantes Dans Les Bases De Données: La Méthode D’imputation Multiple Sous XLSTAT.
38. Noor, Z. M., Nor, N. M., Ghani, J. A. (2007). The Relationship Between Output And Unemployment İn Malaysia: Does Okun’s Law Exist. International Journal of Economics and Management, 1(3), 337-344.
39. OECD (2000). Organisation de coopération et de développement économique, Principauxindicateurs économiques: Sources et définitions,
40. Okun, A. M. (1962). Potential GNP: Its Measurement and Significance. American Statistical Association. Proceedings of the Business and Economics Statistics Section, 98-104.
41. Ouzini, A. Ş. (2022). Dengesiz Panel Veri Analizi: Ekonomik Büyümenin İşsizlik Oranı Üzerindeki Etkisi, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi, 92.
42. Özel, H. A., Sezgin, F. H., Topkaya, Ö. (2013). Investigation of Economic Growth And Unemployment Relationship for G7 Countries Using Panel Regression Analysis. International Journal of Business and Social Science, 4(6), 163-171.
43. Öztürk, S., Sezen, S. (2018). Ekonomik Büyüme ile İşsizlik Arasındaki İlişkinin Analizi: Türkiye Örneği. Mustafa Kemal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 15(41), 1-14.
44. Panahı, H. (2010) “Size of A Country, Openness and The Economic Growth”, World Academy of Science, Engineering and Technology, 66, 699-705.
45. Paquin, S. (2011). Comparaison De Quatre Méthodes Pour Le Traitement Des Données Manquantes Au Sein D’un Modèle Multiniveau Paramétrique Visant L’estimation De L’effet D’une Intervention.
46. Preda, C., Duhamel, A., Picavet, M., Kechadi, T. (2005). Gestion des données manquantes dans les grandes bases de données en Santé.Journée Francophones d’Informatique Medicale, Lille, 12-13.
47. Rubin, D. (1976). Inference and Missing Data. Biometrika, 63(3), 581-592.
48. Rubin, D. (1987). Multiple Imputation for Nonresponse in Surveys. Wiley Classics Library. John Wiley & Sons, New York.
49. Sadiku, M., Ibraimi, A., Sadiku, L. (2015). Econometric estimation of the relationship between unemployment rate and economic growth of FYR of Macedonia. Procedia Economics and Finance, 19, 69-81.
50. Sezer, S., Abasız, T. (2016). Determinants of Economic Growth: An Application with Unbalanced Panel Analysis in OECD Countries. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 7(16), 89-99.
51. Schafer J.L., Graham J.W. (2002). Missing Data: Our View of the State of the Art Psychological Methods., 7, (2), 147–177.
52. Schafer, J. L., 1999, Imputation Procedures For Missing Data, University of Pennsylvania, USA.
53. Schafer, J.L. (1997). Analysis of Incomplete Multivariate Data. New-York; Chapman et Hall
54. Soylu, Ö. B., Çakmak, İ., Okur, F., 2018. Economic Growth And Unemployment Issue: Panel Data Analysis in Eastern European Countries. Scientific Papers Journal Of Internatıonal Studıes, 1, Vol.11, 93-107. doi:10.14254/2071-8330.2018/11-1/7.
55. Şahin, M. ve Özenç, Ç. (2007). Kamu Harcamaları İle Makro Ekonomik Değişkenler Arasındaki Nedensellik İlişkileri. Yönetim Bilimleri Dergisi, (5:2), 200-225.
56. Tatoğlu, Yerdelen, F. (2012). İleri Panel Veri Analizi. Beta Yayıncılık, İstanbul. İstanbul.
57. Tatoğlu, Yerdelen, F. (2018) Panel Veri Ekonometrisi. 4. ed. Beta Yayıncılık, İstanbul.
58. TC Dış işleri Bakanlığı (2019). Türk Ekonomisinin Genel Görünümü, http://www.mfa.gov.tr/turk-ekonomisindeki-son-gelismeler.tr.mfa (15.03.2022)
59. Tupe, S. (2020) A Study of Capital Structure of Indian Power Generation and Supply Firms: Unbalanced Panel Data. Asian Development Policy Review, 8(2), 128-140.