Geri Dön

Parametrik olmayan regresyon ve tahmin yöntemleri:İmkb'de işlem gören hisse senetlerine ait piyasa riskinin tahmini üzerine bir uygulama

Nonparametric regression and estimation methods:Application on the estimation of market risks relative to the returns of the stocks in Ise

  1. Tez No: 217250
  2. Yazar: AYCAN HEPSAĞ
  3. Danışmanlar: PROF.DR. AHMET GÖKÇEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ekonometri, İşletme, Econometrics, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2007
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 138

Özet

Parametrik regresyon modelleri ekonometrik modellemelerde en fazla kullanılan modellerdir. Ancak bu modellere ait matematiksel kalıba ve modele ait hata terimlerine iliskin kısıtlayıcı varsayımların varlıgı parametrik regresyon modellerinin kullanım alanını daraltmaktadır. Parametrik olmayan regresyon modellerinde ise iktisadi degiskenler arasındaki nedensellik iliskisi söz konusu varsayımlardan bagımsız olarak belirlenmeye çalısılmaktadır. Çalısmada parametrik ve parametrik olmayan regresyon modelleri kullanılarak ?Finansal Varlık Fiyatlama Modelleri?nden hareketle belirlenen 15 hisse senedine ait piyasa riskleri tahmin edilmis ve parametrik regresyon modellerinin gerekli varsayımları yerine getirmedigi görülmüstür. Bu modeller kullanılarak elde edilen piyasa riski katsayılarının egilimli ve tutarsız tahminler oldugu ve dogrusal bir matematiksel kalıpla modellenemeyecegi görülmüstür. Bu nedenle alternatif olarak piyasa riski katsayıları parametrik olmayan modellerle tahmin edilmis ve farklı düzgünlestirme fonksiyonları kullanılması durumunda tahmin edilen risk katsayıları birbirine çok yakın degerler almıstır. Bu durum elde edilen katsayıların tutarlı oldugunu göstermistir.

Özet (Çeviri)

Parametric regression models are widely used in econometric modeling. In consequence of the existence of restricted assumptions about the specification of models and error terms, the application fields of parametric regression models decline. In nonparametric regression models, the relationships of causality between economic variables are free from these restricted assumptions. In this study for the 15 returns of stocks market risks have estimated with parametric and nonparametric regression models. The parametric regression models have not provided the assumptions for error terms and the other assumptions. According to the results have found that the estimated market risk parameters with parametric regression models are biased and inconsistent. In addition to specification of models are not linear. Alternatively, market risk parameters have estimated with nonparametric models. Although different smoothing functions used for estimation these risk parameters, estimated parameters have the same values so that we have seen that estimated risk parameters are consistent.

Benzer Tezler

  1. Değişen katsayılı regresyon modeli ile gebelerin ortalama arteriyel kan basıncına etki eden risk faktörlerinin belirlenmesi

    Determination of the risk factors affecting the mean arterial blood pressure of pregnants via varying coefficient regression model

    IŞIL DURMUŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    İstatistikHacettepe Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEMRA TÜRKAN

  2. Parametrik olmayan regresyonda bulanık tahmin ediciler

    Fuzzy estimators in nonparametric regression

    NİMET YAPICI PEHLİVAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    MatematikSelçuk Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. AYŞEN APAYDIN

  3. Ölçüm hatalı değişkenli yarı parametrik regresyon modelleri

    Semiparametric regression models with errors in variables

    SEÇİL TOPRAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    İstatistikDicle Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN İLHAN TUTALAR

    PROF. DR. MÜJGAN TEZ

  4. Dağılımı belli olmayan dairesel verilerde aykırı değer tespiti için bir yöntem önerisi

    A proposal method for detection of outliers in circular data with unknown distribution

    SÜMEYRA SERT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İstatistikGazi Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FİLİZ KARDİYEN

  5. Parametrik ve parametrik olmayan basit doğrusal regresyon analiz yöntemlerinin karşılaştırmalı olarak incelenmesi

    Investigation of the comparisons of parametric and non parametric linear regression analysis methods

    SAVAŞ OKUR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    İstatistikÇukurova Üniversitesi

    Zootekni Bölümü

    DOÇ. DR. NAZAN KOLUMAN DARCAN