Gölge Değişkenli En Küçük Kareler (LSDV)

Gölge Değişkenli En Küçük Kareler (Least Squares Dummy Variables – LSDV) yöntemi, sabit etkiler modelinin tahmin edilmesinde kullanılan klasik yaklaşımlardan biridir. Bu yöntemde her bir yatay kesit birimi için ayrı bir kukla (gölge) değişken tanımlanarak birimlere özgü sabit etkiler modele dâhil edilmektedir (Yerdelen Tatoğlu, 2024, s. 80–81).

Model genel olarak:
Y = μ + Xβ + u

Burada;
Y, bağımlı değişken vektörünü,
X, açıklayıcı değişkenler matrisini,
β, eğim parametrelerini,
μ, birim etkileri,
u, hata terimini göstermektedir.

LSDV yönteminde kukla değişken tuzağına düşmemek için N birim bulunması durumunda modele N−1 adet gölge değişken dâhil edilmektedir. Böylece her birime ait sabit etki tahmin edilmekte ve gözlenemeyen heterojenlik modele yansıtılmaktadır (Yerdelen Tatoğlu, 2024, s. 81).

LSDV tahmincisi, Havuzlanmış En Küçük Kareler yöntemine kukla değişkenlerin eklenmesiyle elde edilmektedir. Bu nedenle yöntem özellikle birim sayısının düşük olduğu panel veri setlerinde kolay uygulanabilmektedir (Yerdelen Tatoğlu, 2024, s. 81–82).

Özellikleri
- Her bir birim için ayrı bir sabit terim tahmin edilmektedir.
- Gözlenemeyen birim etkileri modele dâhil edilmektedir.
- Birim sayısı arttıkça tahmin edilmesi gereken parametre sayısı da artmaktadır.
- Çok sayıda kukla değişken kullanılması serbestlik derecesini azaltabilmektedir.
- Büyük panel veri setlerinde hesaplama yükü arttığından uygulamada çoğunlukla Grup İçi (Within) Tahmincisi tercih edilmektedir (Yerdelen Tatoğlu, 2024, s. 82–83).