Parametrik olmayan ve yarıparametrik panel veri modelleri : çevresel kuznets eğrisinin analizi

Anahtar Kelimeler:Parametrik Panel Veri Modelleri ve Diagnostikler, Parametrik Olmayan Panel Veri Modelleri, Yarıparametrik Kısmi Doğrusal Panel Veri Modelleri, Çevresel Kuznets Eğrisi ÖZETPARAMETRİK OLMAYAN VE YARIPARAMETRİK PANEL VERİ MODELLERİ : ÇEVRESEL KUZNETS EĞRİSİNİN ANALİZİPanel veri modellerini tahmin etmek için esnek yöntemler üzerine oldukça geniş bir literatür bulunmaktadır. Parametrik modelin tahmin edilmesi, yorumlanması diğer yaklaşımlara göre daha kolaydır. Fakat bütün bu tahmin sonuçları modeller doğruysa ve varsayımlar gerçekleşmişse uygulanabilir. Analizin ikinci safhası varsayımları kontrol etmek ve gerekli görülen modeli kurmaktır. Parametrik yöntem grubunun dışında kalan ve uygulanması için çeşitli parametrelerin hesaplanmasına gerek olmayan ve pek az varsayım gerektiren ya da hiç varsayım gerektirmeyen yöntemlere parametrik olmayan yöntemler adı verilmektedir. Diğer bir yöntem ise parametrik ve parametrik olmayan modellerin kombinasyonu olan yarıparametrik panel veri modelleridir. EKC (Environmental Kuznets Curve) hipotezinin varlığı ekonomik etkileri açısından oldukça önemlidir. EKC hipotezinin varlığı halinde gelişmekte olan ekonomilerde çevre kalitesi hızla düşecektir. Dolayısıyla atmosfere salınan sera gazlarındaki artış sonucunda beraberinde gelecek olan küresel ısınma sıcaklıkların artmasına, kuraklıklara, buzulların erimesine, kasırga, sel gibi doğal iklim olaylarının oluş sıklığının artmasına ve deniz seviyelerinin yükselmesine neden olacaktır. Bu değişiklikler, insan sağlığını, tarımı, su kaynaklarını, sahil bölgelerini, hayvan ve bitki türlerini olumsuz etkileyebileceği gibi ekonomide bir çok sektörü olumsuz etkileyecektir. Bu durum bütün dünyayı ilgilendiren global bir sorundur.Çalışmamızda EKC hipotezinin varlığını irdelemek amacıyla öncelikle parametrik panel veri modelleri tahmin edilmiş, bu modeller kendi içlerinde karşılaştırılarak farklı ülke grupları için uygun modeller belirlenmiştir. Ardından yapılan diagnostik testler sonucunda parametrik panel veri modellerinin katsayılar ve model bazında anlamlı ve uyum iyiliği ölçüleri açısından oldukça iyi sonuçlar vermesine karşı temel varsayımları sağlamadıkları görülmüştür. Dolayısıyla sapmalı ve etkin olmayan tahmin ediciler neticesinde elde edilen bulguların gerçekleri yansıtmayacağına karar verilmiştir. Parametrik olmayan panel veri tahmincilerinin varsayımlardan sapmalardan etkilenmediği diğer bir deyişle bu kısıtlayıcı varsayımlardan bağımsız oldukları için elde edilen tahminler parametrik modele göre varsayımlardan sapmalara karşı daha güçlü ve daha etkin tahmincilerdir. Parametrik Yöntemlerin başarısız olması bu yöntemlerde savunulan EKC hipotezinin gerçekleşmediğini göstermiştir. Keywords:Panel Data Models and Diagnostics, Nonparametric Panel Data Models, Semiparametric Partially Linear Panel Data Models, Environmental Kuznets Curve ABSTRACTNONPARAMETRIC AND SEMIPARAMETRIC PANEL DATA MODELS: AN ANALYSIS OF ENVIRONMENTAL KUZNETS CURVEThere are flexible methods for estimating panel data models in the literature. Estimation and interpretation of parametric models are easier than other approaches. However, the results of these estimates are applicable only if all of assumptions are provided and models are set up correctly. The second phase of the analysis is to check assumptions and to establish the right model. Apart from the group of parametric method is that does not need the calculation of various parameters and require little assumptions or assumption-free methods are called non-parametric methods. Another method is a combination of parametric and nonparametric models which is expressed as semiparametric panel data models.The presence of EKC (Environmental Kuznets Curve) hypothesis is quite important in terms of economic effects. The environmental quality would decrease rapidly in developing economies in the presence of EKC hypothesis. So, which will come along as a result of the increase in greenhouse gases emitted into the atmosphere called global warming causes increasing the frequency of occurrence of natural climate events such as increasing in temperatures, droughts, melting glaciers, hurricanes, floods and sea levels will rise. These changes could negatively impact the human health, agriculture, water resources, coastal zones, animal and plant species and have very negative impacts on economy, as well this is a global problem that concerns the whole world.In our study parametric panel data models were estimated to examine the presence of the EKC hypothesis as a first step. Then, the right models were determined by comparing different models which were available for country groups. As a result of the diagnostic tests on the parametric panel data models; while model coefficients and the model are statistically significant and the goodness of fit measures gives reasonable results, basic assumptions were not provided. Therefore it was decided that biased and inefficient panel data estimators are not sufficient to reflect the true model. Nonparametric panel data estimators are not affected by the deviations from assumptions; in other words, they are independent from restrictive assumptions. So, according to the estimates obtained from the parametric model , they are more robust and more effective. The failure in parametric methods indicates that EKC hypothesis, which is advocated in this methods, is not occured