Kademeli (incremental) Uyum İyiliği İndeksleri

Karşılaştırmaları uyum iyiliği indeksleri olarak da bilinen bu indeksler ham hali içerisinde ki-kare testini kullanmazlar, ancak temel model olarak ki kare değerini dikkate almaktadırlar. Bu tip modellerde yokluk hipotezi, değişkenler arasında korelasyon olmadığı yönündedir (Hooper vd.,2008: 54).

2.2.6.3.1. NormlaştırılmışUyum İndeksi (NFI)

Bentler ve Bonnet tarafından tanımlanan bu indeks LISREL programının önemli çıktılarından bir tanesidir ve indeks model ile test modelinin ki-kare değerlerini karşılaştırmaktadır. 𝑁𝐹𝐼 =𝐹𝑏−𝐹𝑚 𝐹𝑏 = 1 − 𝐹𝑚 𝐹𝑏 = 𝜒𝑏2− 𝜒𝑚2 𝜒_𝑏2 ………..(2.34)

Formülde yer alan 𝜒𝑏2 bağımsız model ki-kare değerini, 𝜒𝑚2test modelinin ki-kare

değerini ve F minimumuyum fonksiyonu değerini göstermektedir. Bu indeks için formülde görüldüğü üzere 𝐹𝑏 ve 𝐹𝑚′𝑒 maksimum değer sağlanmakta ve böylece NFI

değeri [0,1] aralığında kalmaktadır. NFI değerinin 0’ a yakın olması modelin kötü uyumunu, 0.90 eşik değer olmak üzere 1’e yakın değer alması ise modelin iyi uyumuna işaret etmektedir (Şimşek, 2007:176-177). Formülde yer alan 𝐹𝑏 ve 𝐹𝑚 notasyonlarına

ait değerler birbirlerine eşit olduğunda NFI=0, 𝐹𝑚 = 0 olduğunda NFI=1 olarak

örnek büyüklüğü olduğu durumlarda NFI değeri asla üst limite ulaşmaz (Schermelleh vd, 2003: 40).

2.2.6.3.2. Normlaştırılmamış Uyum İndeksi (NNFI)

NFI uyum indeksinin önemli dezavantajlarından bir tanesi örnek çapından oldukça fazla etkileniyor olmasıdır. Bu sorunun üstesinden gelmek için 1980 yılında Bentler ve Bonnet Normlaştırılmamış Uyum İndeksini (NNFI) ortaya koymuşlardır.

𝑁𝑁𝐹𝐼 = (𝜒𝑖2 𝑑𝑓_𝑖 ⁄ )−(𝜒𝑡2 𝑑𝑓𝑡 ⁄ ) (𝜒𝑖 2 𝑑𝑓_𝑖 ⁄ )−1 = (𝐹𝑖 𝑑𝑓_𝑖 ⁄ )−(𝐹𝑡 𝑑𝑓𝑡 ⁄ ) (𝐹𝑖 𝑑𝑓_𝑖 ⁄ )−1/(𝑁−1) ……….(2.35)

Formülünde yer alan 𝜒𝑖2 bağımsız temel modelin ki-kare değerini, 𝜒𝑡2 ; test edilen

modelin ki-kare değerini, F minimum uyum fonksiyonu değerini, df serbestlik derecesini ifade etmektedir.

NNFI uyum indeksinin değeri 0 ile 1 arasında gerçekleşmektedir. Ancak normlaştırılmamış olması nedeni ile bazı durumlarda bu aralıktan uzaklaştığı görülmüştür. Yüksek değerli (0.80 üzerindeki) NNFI iyi uyuma işaret etmektedir. Yukarıda da bahsedildiği üzere NNFI uyum indeksinin önemli avantajlarından bir tanesi örnek çapından etkilenmemesidir (Schermelleh vd, 2003: 40).

2.2.6.3.3. Karşılaştırmalı Uyum İndeksi (CFI)

Karşılaştırmalı uyum indeksi 1990 yılında Bentler tarafından McDonald ve Marsh tarafından 1990 yılında geliştirilen Göreli Merkezi Olmama İndeksinin düzeltilmiş hali olarak ortaya konulmuştur. NFI uyum indeksinin yetersiz örnek çapı nedeni ile tahmin edememe (yetersiz tahmin) riskine karşı durabilmektedir. CFI indeksi;

𝐶𝐹𝐼 = 1 − max [(𝜒𝑡2−𝑑𝑓𝑡),0]

max[(𝜒_𝑡2−𝑑𝑓𝑡),(𝜒𝑖2−𝑑𝑓𝑖),0] ………….(2.36)

şeklinde ifade edilmektedir.

Formülünde yer alan 𝜒𝑖2 bağımsız temel modelin ki-kare değerini, 𝜒𝑡2 ; test edilen

modelin ki-kare değerini, F minimum uyum fonksiyonu değerini, df serbestlik derecesini ifade etmektedir. CFI uyum indeksi 0 ile 1 arasında değer almaktadır ve indeks yükseldikçe daha iyi uyum olduğu anlamını taşımaktadır. NNFI indeksi ile

karşılaştırıldığında CFI indeksi örnek büyüklüğünden daha az etkilenmektedir (Hu ve Bentler, 1999: 31).

Tablo 2.2:Uyum indeksleri tablosu ve kabul değerleri (Kaynak: Gürbüz ve

Şahin,2014)

İndeks Adı Eşik Değeri

İyi Uyum Kabul Edilebilir Uyum

𝜒2_/𝑑𝑓 <3 _3<𝜒2_/𝑑𝑓<5 RMSEA <0,05 <0,08 SRMR <0,05 <0,08 CFI >0,95 >0,90 NFI >0,95 >0,90 NNFI >0,95 >0,90 IFI >0,95 >0,90 GFI >0,95 >0,90 AGFI >0,95 >0,90

ÜÇÜNCÜ BÖLÜM

BİREYSEL EMEKLİLİK SİSTEMİ YATIRIMCILARININ DAVRANIŞSAL TERCİH ANALİZİ

3.1.Veri Seti Hazırlıkları

Çalışmada bireysel emeklilik sistemi yatırımcılarının davranışlarını etkileyen faktörler analiz edilmiştir. Bu faktörlerin belirlenmesi için anket yönteminin yerine, var olan kayıt bilgileri üzerinden analiz yapılması amaçlanmıştır. İlk etapta Emeklilik Gözetim Merkezi (EGM) üzerinden sigorta şirketlerine ait bireysel emeklilik mikro bilgileri (kimlik bilgileri hariç) talep edilmiştir. Ancak EGM’den olumsuz yanıt alınmıştır. Bu aşamadan sonra Türkiye İstatistik Kurumu’nun 2006 yılından itibaren yapmakta olduğu Gelir ve Yaşam Koşulları Anketi (GYKA) içerisinde yer alan bireysel emekliliğe ait soruların kullanılması planlanmış ve yapılan protokol neticesinde 2006- 2013 mikro veri setleri elde edilmiştir. GYKA’da yer alan değişken listesi ve soru formu çalışmanın ekine konulmuştur.

2006-2013 yılları arasındaki 8 yıllık 2 tam panel dönemine ait veri incelenerek çalışmada kullanılmaya başlanmıştır. Panel veri setinin önemli özelliklerinden bir tanesi içerisinde barındırdığı verilerin yıllar itibari ile olan değişim ve seyrini inceleme imkanı sunmasıdır. Veri seti içerisinde BES sorularına evet cevabı veren bireylere ait soru formu hane kayıt, hane, konut kolaylıkları ve fert soru formu anahtar değişken üzerinden anahtar değişkeni (Fert Kimlik No) içiçe şeklinde birleştirilmiştir. Panel yapı içerisinde BES primi ödemeye devam eden fertler analize dahil edilmiştir. GYKA’da yer alan değişkenlere ait seçenekler irdelenmiş, anket yapısı ile model arasında uyumsuzluk oluşturacağı düşünülen hanehalkı tipi, oturulan konut mülkiyet şekli, telefon hattı sahip olma durumu, otomobile sahip olma durumu, son 12 ay içerisinde taksit, kredi kartı ve diğer borç ödemelerinin planlandığı gibi ödenip, ödenmeme durumu, ipotekli konut kredisi ödememe durumu, cinsiyet, medeni durum, eğitim durumu, şu anki durumu, ferdin geçen hafta çalışma durumu, şu an çalışmayan ferdin daha önce çalışma durumu, ferdin son 4 hafta içerisinde iş arama durumu, son işteki durumu, son işteki meslek kodu,

son iş süreklilik durumu, esas işindeki durumu, esas iş meslek kodu, ana faaliyet kodu, işyerinde çalışan sayısı, sosyal güvenlik kurumu kayıtlılık durumu, esas iş süreklilik durumu değişkenlerinin cevap seçeneği sıralamasında kuramsal negatif ilişkiyi, pozitif yapmak için değişiklikler yapılmıştır. Örneğin ISCO 08 meslek kodlamasına ait veri girişler orijinal veride 1-9 kodları ile 1’den 9’a nitelik azalması görülerek yapılmıştır. Ancak burada veri giriş tam tersine çevrilerek 1’den 9’a nitelik artışı görülecek şekilde yapılmıştır. Ayrıca veri setinde gelir ve masraflara ilişkin parasal değerlerin olduğu değişkenler için durağanlaştırma işlemi yapılarak, bu değişkenler normalleştirilmiştir. Oldukça büyük örnek çapına sahip olan analiz için gelir ve masraf sorularında aralık (ranj) oldukça büyüktür. Aralık büyük olduğu için analizlerde sonuç düzgün olarak ortaya çıkmadığından, normalizasyon süreci uygulanmıştır. Diğer taraftan ise faktör analizi sırasında missing (kayıp) olarak görülen değerler varyansı değiştirmeyecek şekilde impute edilerek analize dahil edilmiştir.