Geri Dön

Nonlinear estimation techniques applied to econometric

Doğrusal olmayan kestirme algoritmalarının ekonometrik problemlere uygulanması

  1. Tez No: 153246
  2. Yazar: SERDAR ASLAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. KERİM DEMİRBAŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Geliştirilmiş Kalman Filtresi, Zamanda Ayrık Nicemleme Filtresi, Ardışık Önem Tekrarlı Örnekleme Filtresi, Olasılıksal Analiz, Monte Carlo, Discrete Quantization Filter, Sequential Importance Resampling Filter, Extended Kalman Filter, Stochastic Calculus, Monte Carlo IV
  7. Yıl: 2004
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 72

Özet

ÖZ DOĞRUSAL OLMAYAN KESTİRME ALGORİTMALARININ EKONOMETRİK PROBLEMLERE UYGULANMASI Aslan, Serdar M. Sc, Department of Electrical and Electronics Engineering Supervisor: Prof. Dr. Kerim Demirbaş Kasım 2004, 62 sayfa Bu tez doğrusal olmayan ekonometrik gürültülü sistemlerde gürültüden arındırma ve lahmin yapma üzerinedir. Filtre ve öngörücü olarak standart gereç olan Geliştirilmiş Kalman Algoritması ve yeni yaklaşımlar olan Zamanda Ayrık Nicemleme Filtresi ve Ardışık Önem Tekrarlı Örnekleme Filtresi kullanıldı. Algoritmalar birbiriyle Monte Carlo Similasyon tekniğiyle karşılaştırıldı. Algoritmaların Geliştirilmiş Kalman Algoritmasından avantajlı yanlan gösterildi.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT NONLINEAR ESTIMATION TECHNIQUES APPLIED TO ECONOMETRIC Aslan, Serdar M. Sc, Department of Electrical and Electronics Engineering Supervisor: Prof. Dr. Kerim Demirbaş November 2004, 62 pages This thesis considers the filtering and prediction problems of nonlinear noisy econometric systems. As a filter/predictor, the standard tool Extended Kalman Filter and new approaches Discrete Quantization Filter and Sequential Importance Resampling Filter are used. The algorithms are compared by using Monte Carlo Simulation technique. The advantages of the new algorithms over Extended Kalman Filter are shown.

Benzer Tezler

  1. Karma frekanslı zaman serilerinin modellenmesi: Büyük veri örneği

    Modeling of mixed frequency time series: Big data example

    GÖZDE BOZKURT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    EkonometriMarmara Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞEVKET IŞIL AKGÜL

  2. Veri zarflama analizi ve bankacılık sektöründe bir uygulama

    Data envelopment analysis and an application in the banking sector

    İBRAHİM İLERİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUFAN V. KOÇ

  3. Genelleştirilmiş lineer modeller: Akademik danışmanlık hizmetlerinden memnuniyet üzerine bir uygulama

    Generalized linear models: A practice on contentment of academic counseling services

    İKRAM YUSUF YARBAŞI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    EkonometriAtatürk Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET SUPHİ ÖZÇOMAK

  4. Finansal krizlerin tahmininde kullanılan öngörü değişkenlerinin LSTAR-GARCH, LSTAR-APGARCH ile analizi

    Analysis of forecast variables used in predicting financial crises using the LSTAR-GARCH and LSTAR-APGARCH models

    IŞIL ŞAHİN ONAT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    EkonometriYıldız Teknik Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MELİKE ELİF BİLDİRİCİ

  5. Gemi dizel motorunun kazanç programlamalı adaptive kontrolü

    Gain scheduling adaptive model of a marine diesel engine

    MELEK ERTOGAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gemi İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. NAFİZ AYDIN HIZAL