Geri Dön

Arfıma modellerinin ekonomi serilerine uygulanması: Türkiye örneği

Aplication of ARFIMA models to economic series: The case of Turkey

  1. Tez No: 172835
  2. Yazar: TUBA TURGUT
  3. Danışmanlar: PROF. DR. AZİZ KUTLAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ekonomi, Economics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2006
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Cumhuriyet Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. Impact of Covid-19 on Islamic and conventional stock indexes

    Covıd-19'un İslami ve geleneksel hisse senedi endeksleri üzerindeki etkisi

    ALMABROK F AHMİD

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    MaliyeAtatürk Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ENSAR AĞIRMAN

  2. 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

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    EkonomiÇukurova Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MAHİR FİSUNOĞLU

  3. Enflasyonun ARIMA modelleri ile tahminlenmesi: 1994-2005 Türkiye uygulaması

    Forecasting inflation using ARIMA models: 1994-2005 Turkey applicationa

    DEVRİM BARIŞ SUBAŞI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    EkonometriDumlupınar Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. İLYAS ŞIKLAR

  4. 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

    Türkçe

    2019

    İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEMRA ERPOLAT TAŞABAT

  5. 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

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    EkonomiÇukurova Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. H. ALTAN ÇABUK