Yapay Zeka Destekli Eğitim ve Uygulama Platformu
Eğitim Platformu
OmegaMetriX Analiz Merkezi
Balestra–Nerlove İki Aşamalı En Küçük Kareler Tahmincisi
Balestra–Nerlove tahmincisi, dinamik panel veri modellerinde gecikmeli bağımlı değişken ile hata terimi arasındaki korelasyonu araç değişkenler kullanarak dikkate alan iki aşamalı tahmin yöntemidir.
Dinamik panel veri modellerinde gecikmeli bağımlı değişken ile hata terimi arasındaki korelasyon, araç değişken yöntemleriyle kontrol edilebilmektedir. Geçerli bir araç değişkenin hata terimiyle korelasyonsuz, yerine geçtiği değişkenle ise yüksek korelasyonlu olması gerekmektedir (Yerdelen Tatoğlu, 2023, ss. 139–140).
Balestra ve Nerlove (1966), bağımlı değişkenin gecikmeli değerlerinin araç değişken olarak kullanılmasını önermiştir. İlk aşamada model uygun araç değişkenler kullanılarak dönüştürülmekte, ikinci aşamada ise dönüştürülmüş model Havuzlanmış En Küçük Kareler yöntemiyle tahmin edilmektedir.
Balestra–Nerlove tahmincisi dinamik modellerde içsellikten kaynaklanan sapmayı azaltmakla birlikte, birim etkileri göz ardı ettiği için sapmalı bir tahmincidir (Yerdelen Tatoğlu, 2023, s. 140).