Analysis of economic data using robust methods
Ekonomik verilerin sağlam metodlar kullanılarak incelenmesi
- Tez No: 121605
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AYŞEN AKKAYA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: En Çok Olabilirlik Tahmin Edicileri, En Küçük Kareler Tahmin Edicileri, Uyarlanmış En Çok Olabilirlik Tahmin Edicileri, Otoregresyon, Sağlamlık, Normal Olmayan Dağılımlar, İhracat Arzı Fonksiyonu. vı, Ekonomik veriler, Tahmin ediciler, Tahmin yöntemleri, Maximum Likelihood Estimators (MLE), Least Squares Estimators (LSE), Modified Maximum Likelihood Estimators (MMLE), Autoregression, Robustness, Non-normality, Export Supply Equation. IV, Economic data, Estimators, Estimation methods
- Yıl: 2002
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
öz EKONOMİK VERİLERİN SAĞLAM METODLAR KULLANILARAK İNCELENMESİ Erdoğan Coşar, Evren İstatistik Bölümü Tez Yöneticisi: Doç. Dr. Ayşen Akkaya Kasım 2002, 72 sayfa İhracat bir ülkenin ekonomik kalkınmasında önemli rol oynamaktadır. Ticaret politikalarını yürütmedeki önemi sebebiyle ihracat fonksiyonlarının tahmini üzerine geniş bir literatür vardır. İhracat fonksiyonlarının tahmin edildiği pek çok çalışmada hata terimlerinin normal dağıldığını varsayan ekonometri teknikleri kullanılmıştır. Bununla beraber, son yıllarda normal dağılıma sahip olmayan hata terimlerinin uygulamada daha yaygın olduğu gözlenmektedir.Bu çalışmanın amacı, hata terimleri normal dağılıma sahip olmadığı zaman ihracat arzı modeli parametrelerini uyarlanmış olasılık metodu kullanarak tahmin etmek, sağlam ve etkin tahmin ediciler geliştirmektir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT ANALYSIS OF ECONOMIC DATA USING ROBUST METHODS Erdoğan Coşar, Evren Department of Statistics Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Ayşen Akkaya November 2002, 72 pages Export plays an important role in the economic development of a country. Because of its importance in implementing trade policies, there is an extensive literature on the estimation of export functions. Most of the studies on estimating export functions utilized conventional econometric techniques with the normality assumption of innovations. However, it has been recently recognized that non-normal distributions for innovations are more common in practice. IllThe main aim of this study is to estimate the export supply model parameters when the residuals are not normally distributed and to develop robust and efficient estimators by the use of the modified likelihood methodology.
Benzer Tezler
- Türkiye'nin dış ticaret verilerinin makine öğrenmesi yöntemleri ile analizi ve tahmini
Analysis and forecasting of Turkey's foreign trade data using machine learning methods
TOLGA HASTAOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TOLGA AYDIN
- Makine öğrenmesi yöntemleri ile hibrit ve kompozit ZA-27 alaşımlarının aşınma davranışlarının karşılaştırmalı analizi
Comparative analysis of wear behavior of hybrid and composite ZA-27 alloys using machine learning methods
SENA NUR ADIYAMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLTEKİN ÇAĞIL
- Borçlanmanın büyüme üzerinde dinamik etkilerinin analizi: Teori ve OECD panel data çalışması
Analysis of the dynamic effects of debt on growth: A theory and a study of OECD panel data
İBRAHİM DOĞAN
- The empirical analysis of international climate policies for energy decisions
Uluslararası iklim politikalarının enerji kararları için ampirik analizi
MUHAMMED MÜCAHİT DENK
Doktora
İngilizce
2025
EnerjiKoç ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği ve Operasyon Yönetimi
PROF. DR. CEYDA OĞUZ
- The effect of political instability of neighboring countries on economic growth: A comparative analysis
Çevre ülkelerdeki politik istikrarsızlığın ekonomik büyümeye etkisi: Karşılaştırmalı bir çalışma
MUHAMMED İKBAL DURMUŞ