Geri Dön

Otoregresif kesirli bütünleşik hareketli ortalamalar modellerinde bayesci yaklaşımlar

Bayesian aproaches in autoregressive fractionally integrated moving avarage models

  1. Tez No: 182341
  2. Yazar: EROL EĞRİOĞLU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SÜLEYMAN GÜNAY
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2006
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 59

Özet

Otoregresif kesirli bütünleşik hareketli ortalamalar modellerinde model seçimi içinAkaike bilgi ölçütü benzeri model seçim ölçütleri kullanılmaktadır. Ancak bu ölçütlerlemodel seçimi yapmak için tüm aday modeller üzerinden parametre tahmini yapmakgerekmektedir. Bu nedenle otoregresif kesirli bütünleşik hareketli ortalamalarmodellerinde model seçimi ile parametre tahmininin aynı anda yapıldığı yöntemlerinkullanılmasına ihityaç duyulmaktadır.Bu çalışmada otoregresif kesirli bütünleşik hareketli ortalamalar modellerinde tersinirsıçramalı Markov zinciri Monte Carlo yöntemi kullanılarak parametre tahmininin vemodel seçiminin aynı anda yapıldığı iki yeni yaklaşım önerildi. Önerilen yaklaşımlarbir benzetim çalışması ile incelenerek, klasik yöntemlere göre üstün olduğu durumlarortaya çıkarıldı. Her iki yaklaşımın klasik yöntemlerden çoğu durumda daha iyisonuçlar verdiği görüldü.

Özet (Çeviri)

Various model selection criteria such as Akaike information criterion are used formodel specification in autoregressive fractional integrated moving average models.Classical model selection criteria require to estimate model parameters for all of themodel. Therefore, this kind of approach needs much time. However, in the literature,there are several methods which calculate model parameters and order at the sametime such as reversible jump Markov chain Monte Carlo method.In this thesis, I propose two new methods which are used with reversible jumpMarkov chain Monte Carlo method. The proposed methods are compared withclassical methods by a simulation study and I see that my methods outperform thanclassical methods in most cases.

Benzer Tezler

  1. Otoregresif kesirli bütünleşik hareketli ortalama (ARFIMA) modelinin belirlenmesi: Türkiye, Hindistan ve Brezilya ülkeleri üzerine uygulamalar

    Determination of the autoregressive fractionally integrated moving average (ARFIMA) model: Applications on Turkey, India and Brazil

    SEMANUR SARIÇAM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BARIŞ AŞIKGİL

  2. Stochastic modeling of stock exchange markets: Three essays

    Borsa piyasalarının stokastik modellemesi

    YAVUZ YILDIRIM

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    EkonomiYeditepe Üniversitesi

    Finansal İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GAZANFER ÜNAL

  3. ESTAR modellerinde alternatif iki yeni eşbütünleşme testi önerisi

    Proposal of two new alternative cointegration tests in ESTAR models

    HOŞENG BÜLBÜL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    EkonometriMarmara Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EBRU ÇAĞLAYAN AKAY

  4. Ekonomik krizlerde sosyal harcamalar: Türkiye üzerine 1990 sonrası makroekonometrik bir analiz

    Social expenditures in economic crises: A macroeconometric analysis on Turkey after 1990

    MEHTAP ÖKSÜZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    EkonomiÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi

    Maliye Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MURAT AYDIN

  5. Fonksiyonel otoregresif model ile Türkiye elektrik talep tahmini

    Forecasting Turkey electricity demand with functional autoregressive model

    KERİME HENGİRMEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İstatistikMarmara Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UFUK BEYAZTAŞ