Türk ekonomik verilerinde uç değerler ve sonuçlar üzerindeki etkileri

Abstract

Bir veri kümesinde uç-degerler (UD, ing. outliers), verilerin yarısından daha az miktarda olmalarına ragmen, verilerin çogunun vermek istedigi bilgiye engel olan ve yanıltıcı tahminler olusmasına sebebiyet veren veriler olarak tanımlanabilir. Bu çalımsa Türk ekonomi verilerinde UD mevcudiyeti ve sonuçlar üzerindeki etkisini incelemek üzere hazırlanmıstır. Bu kapsamda ikinci bölümde güncel UD tespit yöntemleri üzerinde genel bir arastırma yapılmıs, çalısma içinde kullanılan UD tespit yöntemlerinin geçerliligi irdelenmistir. Buna ilaveten, bu çalısma için türetilmis veriler ile UDlerin önemi vurgulanarak sonuçlar üzerindeki etkisi gösterilmistir. Üçüncü bölümde kesit veriler kullanılarak, Türk ekonomi verilerinde UD varlıgı arastırılmıs ve bilimsel çıkarsama üzerindeki etkileri sorgulanmıstır. Sonuçlar UDlerin mevcudiyetini ve bilimsel çıkarım üzerinde olumsuz etkilere sahip oldugunu göstermektedir. Outliers in a data set can be defined as observations, though smaller than half number of the data, that prevent the detection of information contained in most of the data and that cause misleading estimators. This thesis is prepared for investigating the existence of outliers in Turkish economic data and their effects on scientific inference. For this aim in the second part, information is given about outlier detection methods. In this part, firstly initial and commonly used outlier detection methods are explained then the results of an extensive literature search about contemporary methods for outlier detection are presented and the results are used to comment on the validity of methods used in this thesis. In addition, the effect of outliers on outcomes are stressed with data derived for this thesis. In the third part the existence of outliers in Turkish economic data and their effects on scientific inference is investigated with panel data. In the forth and last part the results are discussed. The results provide evidence for the existence of outliers and their negative effects on models, estimators and results.