Tarım Dışı İstihdam Verisini Tahmin Etmek (Nisan 2015)

Tarım Dışı İstihdam verisi her ay yatırımcıların merakla beklediği, açıklandığında piyasalarda sert hareketlerin oluşabildiği ve zaman zaman etkisi ay boyunca hissedilebilen bir veri.

Tarım Dışı İstihdam verisi her ay yatırımcıların merakla beklediği, açıklandığında piyasalarda sert hareketlerin oluşabildiği ve zaman zaman etkisi ay boyunca hissedilebilen bir veri.

Biz de parahaberi.com olarak her ay ekonometrik yöntemler kullanarak bu veriyi tahmin etmeye çalışıyoruz. Bu analizimizde de 2011-2015 dönemi verilerini kullanarak Cuma günü açıklanacak olan veriyi tahmin etmeye çalışacağız.

Çalışmanın ayrıntılarını incelemek istemeyen okurlarımız Özet kısmını yazının sonunda bulabilirler.

 

 

İlk olarak çalışmamızda kullanacağımız değişkenlerden bahsedeceğiz:

 

Tarım: Tarım Dışı istihdam Değişimi

ADP: ADP Tarım Dışı İstihdam Değişimi

Claims: Haftalık olarak açıklanan İşsizlik Talepleri verisinin 1 aylık ortalaması

 

 

Değişkenlerin 2011-2014 yılları arasındaki korelasyonunu incelediğimizde, tarım ile adp arasında +%58,35’lik, tarım ile claims arasında ise -%46,3’lük bir korelasyon olduğunu görüyoruz.

84656-kore Tarım Dışı İstihdam Verisini Tahmin Etmek (Nisan 2015)

 

Aşağıdaki grafikte  Tarım ile diğer değişkenler arasındaki basit regresyonların güven elipsini görebilirsiniz.

84657-elipse Tarım Dışı İstihdam Verisini Tahmin Etmek (Nisan 2015)

 

Aşağıdaki grafikte 2011-2015 döneminde değişkenlerin ayrı ayrı grafiklerini görebilirsiniz.

84658-grafik Tarım Dışı İstihdam Verisini Tahmin Etmek (Nisan 2015)

 

Aşağıdaki grafikte  değişkenlerin dağılımsal görünümlerini inceleyebilirsiniz.

84659-dagilim Tarım Dışı İstihdam Verisini Tahmin Etmek (Nisan 2015)

 

Aşağıdaki tabloda değişkenlerin her birine ait özet istatistiksel verileri bulabilirsiniz

 

84663-stats Tarım Dışı İstihdam Verisini Tahmin Etmek (Nisan 2015)

 

 

Yukarıdaki bilgilerden de yola çıkarak bu değişkenler arasında ortalamanın üzerinde bir ilişki olduğuna ve aralarındaki ilişkiyi görebilmek için regresyon kurabileceğimize karar verdik.

Kurulan regresyonun sonuçları aşağıdaki gibidir:

84664-reg Tarım Dışı İstihdam Verisini Tahmin Etmek (Nisan 2015)

 

Oluşturduğumuz modelin R^2 değeri yaklaşık 0,44, standart hatası ise yaklaşık 53,62.

Yukarıdaki bilgilere göre Tarım Dışı İstihdam verisini tahmin etmek için aşağıdaki modeli kullanabiliriz:

 

TARIM = 256,1516 + 0,720936*ADP – 0,565063*CLAIMS

 

Modelimizin güvenilirliğinden emin olmak için çeşitli testlere tabi tuttuk:

 

Aşağıdaki grafikte Jarque-Bera testi kullanarak hataların normal dağılıma uyup uymadığını test ettik. Sonuca göre artıklar normal dağılıma uyuyor.

84665-nor Tarım Dışı İstihdam Verisini Tahmin Etmek (Nisan 2015)

 

Aşağıdaki tabloda kısa ismiyle “LM” testini uyguladık. Sonuçlara göre otokorelasyonun olmadığı anlamına gelen H0 hipotezi red edilememiştir(otokorelasyon yoktur).

84666-lm Tarım Dışı İstihdam Verisini Tahmin Etmek (Nisan 2015)

 

Aşağıdaki tabloda ise değişen varyans testi olan WHITE testinin sonuçlarının görebilirsiniz. Bu sonuçlara göre serimizde değişen varyans problemi bulunmamakta.

84667-white Tarım Dışı İstihdam Verisini Tahmin Etmek (Nisan 2015)

 

Aşağıdaki tabloda ise VIF (Variance Inflation Factor) değerlerini görebilirsiniz.  Hem claims hem de adp değişkeni kritik 4 değerinin altında bulunuyor.

84668-vif Tarım Dışı İstihdam Verisini Tahmin Etmek (Nisan 2015)

 

Şimdi de yukarıdaki testlerin hepsinden geçen modelimizin önceki dönemlerde nasıl bir performans gösterdiğini inceleyeceğiz.

 

Aşağıdaki tabloda önceki dönemlerde modelin tahminini (Fitted), açıklanan değeri (actual), aradaki hatayı (residual) ve hataların standart hata değerine göre dağılımını(residual plot) görebilirsiniz.

84669-restab Tarım Dışı İstihdam Verisini Tahmin Etmek (Nisan 2015)

 

Aşağıdaki grafikte de hataların dağılımını görebilirsiniz:

84670-res-gp Tarım Dışı İstihdam Verisini Tahmin Etmek (Nisan 2015)

 

Bu ayki tahminde kullanacağımız güncel veriler aşağıdaki gibidir:

 

Claims: 282,5

ADP: 189

 

Bu verilere göre modelimiz:

 

TARIM =  256,1516 + 0,720936*ADP – 0,565063*CLAIMS

 

TARIM = 256,1516 + 0,720936*212 – 0,565063*305

 

TARIM =  232,778204

 

ÖZET

 

1.       Modelimizin beklenen değeri: 232,778204

2.       Yarım standart sapma ile %38,2 ihtimaller verinin 207<TARIM<260 aralığında gelmesi

3.       1 standart sapma kullanırsak %68,2 ihtimalle verinin 179<TARIM< 287 aralığında gelmesi

4.       2 standart sapma kullanırsa %95 ihtimalle verinin 125<TARIM<341 aralığında gelmesi beklenebilir.

 

Önceki tahminlerimiz ve açıklananlar aşağıdaki gibidir:

84791-beklenti Tarım Dışı İstihdam Verisini Tahmin Etmek (Nisan 2015)

 

Not: Bu analizde kullandığımız yöntemler akademik düzeyde mükemmel değildir. Çalışma kesin sonuç içermez sadece belirli kısıtlar ve olasılıklar altında tahmin içerir.

 

Önceki analizimize aşağıdaki linkten ulaşabilirsiniz:

https://parahaberi.com/tr-TR/haberler/131387/tarim-disi-istihdam-verisini-tahmin-etmek-mart-2015

 

Analiz ile ilgili bilgi almak isteyenler Sanko Menkul Araştıma Bölümünü arayabilirler:

0212 410 05 98

01 Sep 2016

Parahaberi

Borsa , ekonomi ve finans alanında günlük , haftalık ve aylık altın , döviz , forex , borsa gibi piyasalarda içerik sağlayan , güncel önemli yerli ve yabancı ekonomik gelişmeleri okuyuculara duyuran borsa ve finans sitesidir.

Yorum Yap