
Yapay Zeka Destekli Eğitim ve Uygulama Platformu
Eğitim Platformu
OmegaMetriX Analiz Merkezi
Hausman–Taylor ve Amemiya–MaCurdy Tahmincileri
Hausman–Taylor ve Amemiya–MaCurdy tahmincileri, tesadüfi etkiler panel veri modellerinde birim etkiyle korelasyonlu açıklayıcı değişkenlerin bulunmasına izin veren araç değişken temelli tahmin yöntemleridir.
Hausman–Taylor ve Amemiya–MaCurdy yaklaşımlarında açıklayıcı değişkenler hem içsel ve dışsal, hem de zamana göre değişen ve değişmeyen değişkenler olarak sınıflandırılmaktadır. Model genel olarak,
Yᵢₜ = X₁ᵢₜβ₁ + X₂ᵢₜβ₂ + Z₁ᵢδ₁ + Z₂ᵢδ₂ + μᵢ + uᵢₜ
şeklinde ifade edilmektedir. Burada X₁ zamana göre değişen dışsal, X₂ zamana göre değişen içsel, Z₁ zamana göre değişmeyen dışsal ve Z₂ zamana göre değişmeyen içsel değişkenleri göstermektedir (Yerdelen Tatoğlu, 2023, s. 231).
X₂ ve Z₂ değişkenlerinin birim etki (μᵢ) ile korelasyonlu olması, standart tesadüfi etkiler tahmincisinin dışsallık varsayımını ihlal ederek parametre tahminlerini tutarsız hâle getirmektedir. Sabit etkiler tahmincisinde ise zamana göre değişmeyen Z₁ ve Z₂ değişkenleri grup içi dönüşüm sonucunda modelden düştüğü için bunların katsayıları tahmin edilememektedir.
Hausman–Taylor (1981) ve Amemiya–MaCurdy (1986) tahmincileri bu sorunu araç değişken yaklaşımıyla çözmektedir. Modeldeki uygun dışsal değişkenler araç olarak kullanılarak içsel değişkenlerin ve zamana göre değişmeyen değişkenlerin katsayılarının tutarlı biçimde tahmin edilmesi amaçlanmaktadır (Yerdelen Tatoğlu, 2023, ss. 231–233).