Ekonometri ve Makine Öğrenmesi Etkileşimi Üzerine

Abstract

İktisatta son dönemde üç eğilim göze çarpmaktadır: (1) ampirizmin yükselişi, (2) ekonometrik analizde deney bazlı nedensel çıkarım çerçevesinin genel kabul görmesi, ve (3) makine öğrenmesi yaklaşımının yaygınlaşması ve ekonometri ile daha fazla etkileşimi. Bu çalışma bu ana eğilimler üzerinden ekonometrinin gelişim sürecini tartışmayı ve makine öğrenmesi ile ekonometri arasındaki etkileşimin doğasını anlamayı amaçlamaktadır. Ekonometri göreli kısa tarihi içinde önemli atılımlar gerçekleştirmiş ve yöntemsel/paradigmatik kırılmalar yaşamıştır. Günümüzde ekonometrik analizin temel amacı nedensel ekonomik ilişkilerin sapmasız/tutarlı ve etkin tahminine ilişkin yöntemler geliştirmektir. Makine öğrenmesinde (gözetimli) ise amaç kestirim/öngörü ve sınıflandırma problemlerinin çözümüne yönelik algoritmalar geliştirilmesidir. Ekonometrik analizdeki gibi sapmasız/tutarlı ve asimptotik etkin tahmin yapabilmek geri planda olduğu için makine öğrenmesi problemleri daha başarılı kestirim modelleri verebilmektedir. Ekonometri ile makine öğrenmesi etkileşiminin özellikle bu olağanüstü kestirim başarısı üzerinden şekillendiği söylenebilir. Devam eden bu etkileşim, nedensel çıkarım için yeni ekonometrik yöntemlerin geliştirilmesi ve mevcut olanların iyileştirilmesi ile sonuçlanmıştır.