Sorun
Çoğu model, ilişkinin bütün örneklem boyunca sabit olduğunu varsayıyor. Ama finansta bu varsayım sık sık yanlış.
Bir katsayı, örneklemin ilk yarısında bir değer, ikinci yarısında bambaşka bir değer alabilir. Eğer bunu görmezden gelirseniz, iki dönemin ortalamasını alan ve hiçbirini doğru temsil etmeyen bir sonuç elde edersiniz.
Yapısal kırılma testleri, “bu ilişki dönem boyunca sabit mi, yoksa bir noktada değişti mi?” sorusunu soruyor.
Testler
Chow testi. Kırılma tarihini önceden biliyorsanız kullanılıyor. Örneklemi o tarihte ikiye bölüp, iki yarının katsayılarının farklı olup olmadığını test ediyor.
Örnek: enflasyon muhasebesine geçiş tarihini biliyorsunuz. Chow testi, bilanço-getiri ilişkisinin o tarihte değişip değişmediğini söylüyor.
Kırılma tarihini bilmiyorsanız. Bütün olası tarihleri tarayan testler var. Bunlar hem kırılmanın olup olmadığını hem de en olası tarihini buluyor.
Kırılma tarihi bilinmiyorsa dikkat
Kırılma tarihini veriden aramak, çoklu test riski taşıyor.
Bütün olası tarihleri tararsanız, tesadüfen bir “kırılma” bulma ihtimaliniz artıyor. Bu testler bunu hesaba katan düzeltmeler kullanıyor ama yine de dikkat gerekiyor.
Ve bulunan kırılma tarihinin bir anlamı olmalı. Rastgele bir tarihte kırılma bulmak, bir olayla (kriz, düzenleme değişikliği) çakışan bir kırılmadan daha şüpheli.
Türkiye için özellikle önemli
Türkiye verisiyle çalışan bir çalışmada yapısal kırılma testi neredeyse zorunlu.
Son on beş yılda o kadar çok rejim değişimi yaşandı ki (kur şokları, pandemi, enflasyon muhasebesi), bütün dönemi tek bir sabit ilişki varsaymak yanlış olur.
Bir Türkiye çalışması bütün örneklemi tek bir model olarak ele alıp yapısal kırılmayı hiç kontrol etmiyorsa, sonuçları farklı rejimlerin karışımı olabilir. Yani hiçbir dönemi doğru temsil etmiyor olabilir.
Alt dönem analizi
Kırılma testinin basit bir alternatifi, örneklemi alt dönemlere bölüp her birinde ayrı analiz yapmak.
Biz kendi bulgularımızda bunu yapıyoruz: 2012 sonrası, 2018 sonrası, 2021 sonrası. Bir bulgunun farklı dönemlerde tutup tutmadığına bakıyoruz.
Bu, resmi bir kırılma testi değil ama aynı amaca hizmet ediyor: ilişkinin rejime bağımlı olup olmadığını görmek.
Nasıl okumalı
Bir zaman serisi çalışmasında yapısal kırılma kontrol edilmiş mi?
Kırılma tarihi önceden mi belirlenmiş, yoksa veriden mi aranmış? Aranmışsa, çoklu test düzeltmesi var mı?
Bulunan kırılma, anlamlı bir olayla çakışıyor mu?
Ve alt dönem analizi yapılmış mı? İlişki farklı dönemlerde tutuyor mu?
Özellikle Türkiye verisinde, tek bir sabit ilişki varsayan bir çalışmaya temkinli yaklaşın.
Sıradaki
Sıradaki yazıda mevsimsellik ayrıştırmayı ele alıyoruz. Ekonomik verilerdeki mevsimsel örüntülerin nasıl temizlendiğini ve neden gerekli olduğunu göreceğiz.
Bu yazı bilgilendirme amaçlıdır, yatırım tavsiyesi değildir.