Abstract:
Uygulamalı çalışmaların çoğunda sürekli bağımlı değişken ve açıklayıcı değişkenlerin verileri gözlenemez. Bazen anakütlenin bir alt kümesi olarak sürekli verileri gözlemek mümkün olabilir. Bağımlı değişkenin kategorik ayrıca ordinal olduğu durumlarda sıralı logit olasılık tahmin edicileri kullanılabilir. Genel olarak sıralı regresyon modeli olarak adlandırılan sıralı logit modeller, daha çok ekonomi ve finansal araştırma alanlarında görülmektedir. Çalışmada hanelerin yapmış oldukları harcamalar %20'lik gruplara ayrılarak sürekli değişkenler kategorik değişken haline getirilmiş ve sıralı logit modeli kullanılmıştır. Çalışmanın amacı sıralı logit modelini kullanarak kurulan çeşitli senaryolara göre belirli özelliklere sahip bireylerin harcama olasılıklarının tahminlenmesidir. In most of the applied studies, data of continuos dependent variable and explanatory variables cannot be observed. However sometimes, it is possible to observe the continuos data as sub-set of population. Social scientists often meet censored, truncated or limited dependent variables. The ordered logit models, which are generally labeled as ordered regression models, are seen mostly in economic and financial research areas. The household consumptions were divided into 20 % groups and continuous variables were converted to categorical variable and ordered logit model was used. The aim of study is to estimate the probability of expenses of individuals who have certain characteristics according to several scenarios. Key Words: Ordered logit model.
