Tablo 2: Veri Setine Ait Tanımlayıcı İstatistikler LnGSYH 26.00 26.15 28.98 22.48 1.61 -0.03 2.16 18.94 0.00 16585.4 1643.98 638
Ortalama Ortanca En Çok En Az Standart Sapma Çarpıklık Basıklık Jarque-Bera Olasılık Toplam Standart Sapmaların Kareleri Toplamı Gözlem Sayısı
LnARGE 21.28 21.30 25.45 15.67 2.15 -0.22 2.32 17.40 0.00 13575.41 2947.04 638
LnINV 6.96 6.94 11.14 1.10 1.88 -0.14 3.15 2.62 0.27 4437.913 2253.63 638
Tablo 2’deki verilere göre; paneli oluşturan ülkelere ait veriler arasında çok büyük farklılıklar bulunmamaktadır7. Bu durum, yapılacak analizler sonucunda değişen varyans sorunu ile karşılaşılma riskini azaltacaktır. Analiz için kullanılacak gözlem sayısının (638)’da yeterli olduğu görülmektedir. 4.1.2. Korelasyon Analizi Korelasyon, serilerin birlikte hareket etme eğilimlerinin bir göstergesi olup, korelasyon katsayısı (-1, +1) aralığında değerler almaktadır. Korelasyon katsayısının -1 veya +1’e yaklaşması, değişkenler arasındaki ilişkinin güçlü olduğunu gösterir. Korelasyon katsayısının işareti ise değişkenler arasındaki ilişkinin yönü hakkında bilgiler sunmaktadır. İşaret pozitif çıktığında; değişkenlerden biri artarken, diğerinin de arttığı, negatif çıktığında ise değişkenlerden biri artarken, diğerinin azaldığı anlaşılır (Köse, 2011). Bu çalışmada değişkenler arasındaki korelasyon matrisi oluşturulmuş ve Tablo 3’te sunulmuştur.
Tablo 3: Korelasyon Matrisi LnGSYH LnARGE LnINV
LnGSYH 1 0.95 0.86
LnARGE 0.95 1 0.79
LnINV 0.86 0.79 1
Bunu sağlayan önemli bir faktör de serilere logaritmik dönüşümlerin uygulanmış olmasıdır. 7
81