Geri Dön

Görünüşte ilişkisiz regresyon modelleri ve bir uygulama

Seemingly unrelated regression models and an application

  1. Tez No: 183084
  2. Yazar: DEMET SEZER
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. AŞIR GENÇ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Regression, Least squares, Generalized least squares (GLS), seemingly unrelated regression, efficiency
  7. Yıl: 2006
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Selçuk Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 99

Özet

Bu tez çalışmasında hata terimleri arasında ilişki olan iki veya daha fazlaregresyon denkleminin parametre tahminleri için geliştirilen Görünüşte lişkisizRegresyon (G R) Yöntemi ele alınmış ve parametre tahminlerinin etkinliği SıradanEn Küçük Kareler (SEKK) Yöntemi ile karşılaştırılmıştır.Bu amaçla, dört bölümden oluşan tez çalışmasının birinci bölümünde SEKKyöntemi, varsayımları ve parametre tahmini ve tahmin edicilerin özellikleri elealınmıştır. kinci bölümde G R yönteminin temelini oluşturan Genelleştirilmiş EnKüçük Kareler (GEKK) yöntemi, varsayımları ve parametre tahmini incelenmiştir.Çalışmanın üçüncü bölümünde ise G R yöntemi, varsayımları, parametre tahminlerive SEKK yöntemine göre etkinlikteki kazancı ele alınmıştır.Tezin dördüncü bölümü olan uygulama bölümünde ise Türkiye'nin 1960-2000 yılları arasında seçilmiş ülkelere yaptığı ithalat, SEKK ve G R yöntemleri iletahmin edilmiş ve hata terimleri arasında ilişki olan denklemler sisteminin parametretahminlerinin, G R yöntemi ile elde edilmesi sonucunda daha etkin olduğugörülmüştür.Anahtar Kelimeler : Regresyon, En Küçük Kareler, Genelleştirilmiş EnKüçük Kareler, Etkinlik, Görünüşte lişkisiz Regresyon

Özet (Çeviri)

In this thesis study Seemingly Unrelated Regression (SUR) developed forparamater estimators of two or more regression equation(s) having correlated errorterms and the efficiency of parameter estimations are compared by using least squaremethod(LSE).The thesis consists of four sections. In the first section least squares method,its assumptions, parameter estimation and the properties of these estimators areinvestigated . In the second section generalized least square method which is the baseof SUR method, its assumptions and parameter estimations are evaluated.In the thirdsection of this thesis study SUR method, its assumptions, parameter estimations andthis techniques profit relative to LSE method in efficiency are given.In the fourth section of this thesis an application is done. In application partTurkey?s import amounts to selected countries between 1960-2000 are estimated byLSE and SUR methods. In the equation systems having correlated error terms it isconcluded that parameter estimations are more efficient by using SUR method.

Benzer Tezler

  1. Görünüşte ilişkisiz regresyon denklemleri modeli ve tarımsal üretim üzerine bir uygulama

    Seemingly unrelated regression eguations model and an application on agricultural productions

    MEHMET UYSAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    İstatistikHacettepe Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CENAP ERDEMİR

  2. Kredi temerrüt swapları ve Türkiye'nin kredi temerrüt swap priminin belirlenmesine yönelik bir çalışma

    Credit default swaps and a study to determine the credit default swap premium for Turkey

    ABDULLAH SELİM KUNT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Bölümü

    DOÇ. DR. OKTAY TAŞ

  3. Görünüşte ilişkisiz regresyon modeli ve Türkiye ihracat fonksiyonu üzerine bir uygulama

    Seemingly unreleated regression equations and an application to export function of Turkey

    NÜKHET DOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    EkonomiGazi Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BEDRİYE SARAÇOĞLU

  4. Karma veri modellerinin optimizasyonu için esnek hesaplama yöntemleri

    Soft computing methods for optimization of mixed data models

    GÖZDE KARAKOÇ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İstatistikAnkara Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. ÖZLEM TÜRKŞEN

  5. Görünürde ilişkisiz regresyon modelleri ve turizm sektörü üzerine bir uygulama

    Seemingly unrelated regression models and an application on tourism sector

    MİNA AKSAKAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Turizmİstanbul Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÇİĞDEM ARICIGİL ÇİLAN