1 / 26

Tam Logaritmik Fonksiyon

Tam Logaritmik Fonksiyon. X 3. Y. X 2. X 2. b 2 >1. 0< b 2 <1. Y 2. b 2 <0. Y 1. (X 3 sabit tutulduğunda). Tam Logaritmik Fonksiyon. lnY =ln b 1 + b 2 lnX 2 + b 3 lnX 3 + ... + b k lnX k + u lne. Y * = b 1 * + b 2 X 2 * + b 3 X 3 * + ... + b k X k * + u.

kendall-jefferson
Download Presentation

Tam Logaritmik Fonksiyon

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Tam Logaritmik Fonksiyon X3 Y X2 X2 b2>1 0<b2<1 Y2 b2<0 Y1 (X3 sabit tutulduğunda)

  2. Tam Logaritmik Fonksiyon lnY =lnb1 + b2 lnX2+ b3 lnX3 + ... + bk lnXk + u lne Y* =b1 *+ b2 X2*+ b3 X3* + ... + bk Xk* + u

  3. Tam Logaritmik Fonksiyon

  4. Uygulama 4.3 (207-210)

  5. Uygulama 4.3 (207-210)

  6. Uygulama 4.3 (207-210)

  7. Uygulama 4.3 (207-210) = 4.0458 = 4.9615 Sx*2 =7.3986 Sy*x* =2.6911

  8. Uygulama 4.3 (207-210) = 0.3637 = 4.0458 - (0.3637) 4.9615 = 2.2413 [ln(9.4046) = 2.2413]

  9. Üretim Fonksiyonu Y= Üretim X2=Emek ; X3=Sermaye = Emeğin Marjinal Verimliliği = Sermayenin Marjinal Verimliliği lnY = -3.4485 + 1.5255 lnX2 + 0.4858 lnX3 (t) (-1.43) (2.87) (4.82) n=15 Düz-R2= 0.8738

  10. Yarı-Logaritmik FonksiyonLog-Doğ Model(Üstel Model)

  11. Yarı-Logaritmik FonksiyonLog-Doğ Model(Üstel Model) lnY = b1 +b2 X+ u = ( b2Y ) = b2 X

  12. Artış Hızı ModeliLog-Doğ Model(Üstel Model) lnY = b1 +b2 t + u r = (Antilog b2 - 1) . 100 Y= İş hacmi(1983-1988) r = (Antilog 0.131 - 1) . 100 = (1.13997 - 1) . 100 = (0.13997 1) . 100 = % 14

  13. Ücret ModeliLog-Doğ Model(Üstel Model) Aşağıdaki ücret modeli Uygulama 9.3’den alınmıştır.(s.427) Modelde: Y:Haftalık Kazanç ($) ; X2: Tecrübe ; X3 : Eğitim Kategorisi lnY = 1.19 + 0.033 X2 + 0.074 X3

  14. Yarı-Logaritmik Fonksiyon Doğ - Log Model Y = b1 +b2 lnX+ u

  15. Yarı-Logaritmik Fonksiyon Doğ - Log Model Y = b1 +b2 lnX+ u

  16. Hedonik Model Doğ - Log Model Y = b1 +b2 lnX2+ b3 lnX3 + u Fiyat = -1.749.97 + 299.97 ln(m2) - 145.09 ln(YatakOda) (t) (-6.8) (7.5) (-1.7) Prob. [0.1148] Düz-R2= 0.826 sd=11

  17. Polinomial Fonksiyonlar Y = b1 + b2 X + b3 X2 + b4 X3 + ... + bk+1 Xk + u Kuadratik Model: Y = b1 + b2 X + b3 X2 + u = b2 + 2b3 X = 0  X0= -b2 / 2b3 Eğer b3<0 ise X0 noktası maksimumdur = 2b3 Eğer b3>0 ise X0 noktası minimumdur

  18. Polinomial Fonksiyonlar Kuadratik Model OM= Ortalama Maliyet ; Çıktı =Üretimİndeksi GMİ= Girdi Maliyetleri İndeksi OM = 10.52 - 0.175 Çıktı + 0.0009 (Çıktı)2 + 0.02 GMİ (t) (14.3) (-9.7) (7.8) (14.45) Düz-R2=0.978 sd=16

  19. Polinomial Fonksiyonlar Kübik Model TM= Toplam Maliyet ;Q =Üretim Miktarı

  20. Polinomial Fonksiyonlar Kübik Model Y = b1 + b2 X + b3 X2 + b4 X3 + u TM = 141.76 + 63.47 Q - 12.96 Q2 + 0.94 Q3 s(bi) (6.37) (4.78) (0.98) (0.059) R2 =0.998 sd=6

  21. Yeni Bağımsız Değişkenler Ekleme Testi (s.285-293) Y=b1 + b2 X2 + b3 X3 + u (SR) Y=b1 + b2 X2 + b3 X3 + b4 X4 + b5 X5 + u (SM) 1.Aşama H0: b4 = b5 = 0 H1: bi 0 Fa,f1,f2 =? 2.Aşama a = ? f1=? f2=? 3.Aşama 4.Aşama Fhes > Ftab H0 hipotezi reddedilebilir

  22. İki regresyon Parametresinin Eşitliğinin Testi (s.293-294) Y=b1 + b2 X2 + b3 X3 + b4 X4 + b5 X5 + u 1.Aşama H0: b4 = b5 H1: b4b5 ta,sd =? 2.Aşama a = ? 3.Aşama 4.Aşama |thes | > | ttab | H0 hipotezi reddedilebilir

  23. CHOW TESTLERİİki Örneğe ait Denklemlerin Eşitliğinin Testi(s.294-296) (Tüm Dönem) Y=b1 + b2 X2 + b3 X3 + u (1.Dönem) Y=b1 + b2 X2 + b3 X3 + u Y=b1 + b2 X2 + b3 X3 + u (2.Dönem) 1.Aşama H0: İki Denklem Birbirinin Aynıdır H1: İki Denklem BirbirindenFarklıdır Fa,f1,f2 =? a = ? f1=k f2=n1+n2-2k 2.Aşama 3.Aşama 4.Aşama Fhes > Ftab H0 hipotezi reddedilebilir

  24. CHOW TESTLERİYapısal Testlerde Yetersiz Gözlem Durumu(s.298-299) (Tüm Dönem) Y=b1 + b2 X2 + b3 X3 + u (1.Dönem; Yetersiz Gözlem) Y=b1 + b2 X2 + b3 X3 + u Y=b1 + b2 X2 + b3 X3 + u (2.Dönem) 1.Aşama H0: İki Denklem Birbirinin Aynıdır H1: İki Denklem BirbirindenFarklıdır Fa,f1,f2 =? a = ? f1=n1 f2=n2-k 2.Aşama 3.Aşama 4.Aşama Fhes > Ftab H0 hipotezi reddedilebilir

  25. Örnek Büyüklüğü Arttırıldığında Regresyon Katsayılarının Aynı Kalıp Kalmadığının Testi (İlk Dönem) Y=b1 + b2 X2 + b3 X3 + u (Genişletilmiş Dönem) Y=b1 + b2 X2 + b3 X3 + u 1.Aşama H0: bi=bi (Parametreler Değişmemiştir) H1: bibi (Parametreler Değişmiştir) 2.Aşama f2=n1-k Fa,f1,f2 =? a = ? f1=n2 3.Aşama 4.Aşama Fhes > Ftab H0 hipotezi reddedilebilir

  26. Parametrelere Konan Sınırlamaların Testi Y=b1 + b2 X2 + b3 X3 + b4 X4 + b5 X5 + u (SM) Y=b1 + b2 X2 + b3 X3 + u (SR) H0: Sınırlamalar Gerçekleşmiştir 1.Aşama H1: Sınırlamalar Gerçekleşmemiştir Fa,f1,f2 =? 2.Aşama a = ? f1=c f2=n-k 3.Aşama 4.Aşama Fhes > Ftab H0 hipotezi reddedilebilir

More Related