Yapay Zeka Destekli Eğitim ve Uygulama Platformu
Eğitim Platformu
OmegaMetriX Analiz Merkezi
Klasik (Havuzlanmış) Mekânsal Panel Veri Modellerinin Tahmini
Klasik mekânsal panel veri modelleri, birim ve zaman etkilerinin bulunmadığı durumda En Çok Olabilirlik veya Genelleştirilmiş Momentler yöntemleriyle tahmin edilebilmektedir.
Birim ve zaman etkilerinin bulunmadığı klasik (havuzlanmış) mekânsal panel veri modellerinin tahmininde başlıca En Çok Olabilirlik (EÇO) ve Genelleştirilmiş Momentler (GMM) yöntemleri kullanılmaktadır (Yerdelen Tatoğlu, 2023, s. 291).
En Çok Olabilirlik tahmininde, mekânsal panel veri modeline ilişkin log-olabilirlik fonksiyonu oluşturulmakta ve bu fonksiyonun maksimizasyonuyla model parametreleri tahmin edilmektedir. Mekânsal gecikmeli ve mekânsal hata modelleri için olabilirlik fonksiyonları, modeldeki mekânsal bağımlılık yapısına göre farklılaşmaktadır (Yerdelen Tatoğlu, 2023, ss. 291–292).
Yatay kesit birim sayısının çok büyük olduğu durumlarda EÇO tahmincisinin hesaplama güçlüğü nedeniyle Kelejian ve Prucha (1998) araç değişken yaklaşımını; daha sonra mekânsal hata modelleri için GMM tahmincisini geliştirmişlerdir. Mekânsal hata modelinde GMM tahmini, belirlenen moment koşullarından hareketle model parametrelerinin tutarlı biçimde tahmin edilmesine dayanmaktadır (Yerdelen Tatoğlu, 2023, ss. 313–314).