Arfıma modellerinin ekonomi serilerine uygulanması: Türkiye örneği
Aplication of ARFIMA models to economic series: The case of Turkey
- Tez No: 172835
- Danışmanlar: PROF. DR. AZİZ KUTLAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonomi, Economics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2006
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Cumhuriyet Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 65
Özet
Ekonometrinin amacı ekonomik konularla ilgili verilerden bir model oluşturarak tahminlerde bulunmak, bu konuyla ilgili ekonomi politikaları oluşturarak modelin geleceği ile ilgili kararlara ulaşmaktır. Ekonomik seriler zaman serileri de durağan ve durağan olmayan zaman serileri olarak ikiye ayrılır. Durağan olmayan zaman serilerinde zamana bağlı olarak standart hata ve varyans değeri değişirken durağan zaman serilerinde değişmez. Durağan ve durağan olmayan zaman serileri çok esnek değildir. Ayrıca ekonomik seriler sadece durağan ve durağan olmayan serilerden oluşmaz. İkisinin arasında daha esnek olan ne tam olarak durağan ne de tam olarak durağan olmayan seriler vardır. Bu sebeple ekonomik zaman serilerinin sadece bu iki tip seriden oluşuyormuş gibi kabul edilmesine rağmen, bu, serilerin sonuçlarının doğru bir şekilde yorumlanmasını da engeller. Bu sorunu gidermek için son zamanlarda kullanımı gittikçe yaygınlaşan bu serilerin tahmininde uzun hafızalı modeller olarak bilinen ARFIMA modelleri kullanılır ve ARFIMA modelleri diğer modellere göre daha esnektir ve sonuçlan daha gerçekçidir. Durağan olan ve olmayan seriler arasındaki bu modelleri belirten, uzun hafızalı modeller olarak bilinen ARFIMA modellerinin tahmininde Maksimum olabilirlik (Maksimimurn Likelihood), Doğrusal Olmayan En Küçük Kareler (Non linear least squares (NLS)) ve Modifiye Profilli Olabilirlik (Modified profile likelihood (MPL)) olmak üzere üç tahmin yöntemi kullanılır. Bu tahmin yöntemleri kullanılarak Türkiye'nin mali piyasalarında önemli bir yere sahip olan reel altın fiyatları, enflasyon değeri, faiz oranlan, reel M2 para arzı serilerinin ARFIMA modeline uygunluğu incelendiğinde enflasyon serisinin durağan olduğu, diğer serilerin ise durağan olmadığı sonucuna ulaşılmıştır.
Özet (Çeviri)
The aim of econometry costitute a model from datas about economic matters and making up economy poitics deal with the future of the model. Among economic series, time series are divided up two: stationary and nonstationary. While nonstationary time series, standard error and the value of varience change acording to time, stationary time series, don't change. Stationary and nonstationary time series are not very elastic. Furthermore, economic series are not consist of stationary and nonstationary time series. Between the two, there are series which neither are complete stationary nor complete nonstationary and more elastic. Although economic time series are accepted as if they consisted of only these two kind of time series, this prevented interpretation correctly of the result of the series. In order to abolish the deficiency ARFIMA models of which has spread the usage at the last daysa re used known as long memory models. Moreover ARFIMA models is more elastic than other models and its results are more realistic. Between the stationary and nonstationary series, the prediction of ARFIMA models, which is known as long memory model and determine these models, is used there prediction process: Maximum Likelihood, nonlinear least squares and Modified profile likelihood. By using the prediction process, when the series of real gold price, the value of inflation interest rates, supply of real M2 money, which have important position at financial market in Turkey are looked over whether they are appropriateness to ARFIMA model, it's attained the result that inflation seriesis stationary and other series are not stationary.
Benzer Tezler
- Impact of Covid-19 on Islamic and conventional stock indexes
Covıd-19'un İslami ve geleneksel hisse senedi endeksleri üzerindeki etkisi
ALMABROK F AHMİD
- Kesirli bütünleşme ve kesirli eşbütünleşme modellerinde tahmin ve Türkiye üzerine uygulamalar
Estimation of the fractional integration and fractional cointegration models and their applications to Turkey
ZEYNEL ABİDİN ÖZDEMİR
- Enflasyonun ARIMA modelleri ile tahminlenmesi: 1994-2005 Türkiye uygulaması
Forecasting inflation using ARIMA models: 1994-2005 Turkey applicationa
DEVRİM BARIŞ SUBAŞI
- Geri dönüşlü derin sinir ağları ile zaman serisi tahmini ve bir finans uygulaması
Time series forecasti̇ng with recurrent deep neural networks and a finance application
NECATİ SERDAR PEKMEZCİ
Doktora
Türkçe
2019
İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEMRA ERPOLAT TAŞABAT
- Hareketli ortalamalarla bütünleştirilmiş otoregresif süreçler (arıma) ve bazı iktisadi zaman serilerine uygulanması
Autoregressive integrated moving average models and applications on economic time series
EBRU ÖZGÜR
