Bu çalışmanın amacı, çoklu doğrusal bağlantı sorunu olan eşanlı denklem modellerinde çoklu doğrusal bağlantının etkisini azaltan ve daha kararlı tahminler veren alternatif tahmin edicilerin performanslarını karşılaştırarak en etkin tahmin ediciyi belirlemektir. Bunun için çalışmada, Klein’ın 1950 yılında “Birleşik Devletler için İktisadi Dalgalanmalar” başlıklı çalışmasında formüle ettiği çoklu doğrusal bağlantı sorunu olan bir eşanlı denklem modeli kullanılmıştır. Model, geleneksel tahmin edicilerden iki aşamalı en küçük kareler ve üç aşamalı en küçük kareler, yanlı tahmin edicilerden ridge ve genelleştirilmiş maksimum entropi (GME) ile tahmin edilmiştir. Tahmin edicilerin performansları, bootstrap yöntemi ile elde edilen hata kareler ortalamaları ölçütüne göre karşılaştırılmıştır. Sonuçta, çoklu doğrusal bağlantı söz konusuyken en etkin tahmin edici GME bulunmuştur.
The aim of this study is to determine the most efficient estimator for simultaneous equation models with multicollinearity problem by comparing the performance of alternative estimators that overcome the effect of multicollinearity and produce more stable estimates. For this purpose, Klein’s simultaneous equation model with multicollinearity problem presented in his study titled “Economic Fluctuations in the United States” in 1950 is used. The model is estimated with traditional estimators two-stage least squares, three-stage least squares and biased estimators ridge, generalized maximum entropy (GME). The performances of these estimators are compared according to the mean square error criteria obtained by the bootstrap method. As a result, GME is found to be the most efficient estimator in the presence of multicollinearity.
