Geri Dön

Zaman serileri analizinde Box-Jenkins modelleri

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 22503
  2. Yazar: HAYDAR ŞENGÜL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. BAKİ IŞIKAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 1986
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 129

Özet

-123- ÖZET Bu çalışmanın amacı, veri bir zaman serisi için Box- Jenkins analiz yöntemi ile uygun bir model belirlemenin nasıl yapılacağını incelemektir. Bunun için, burada, gecikmeli otokorelasyon ve kısmi otokorelasyon katsayıları kullanılmıştır. Bir modelin, gecikmeli otokorelasyon ve kısmi otokorelasyon katsayıları kullanılarak belirlenebilmesi için, önce, eldeki serinin durağanlaş tın İması gerektiğin den, durağan ve durağan olmayan süreçlerin otokorelasyon ve kısmi otokorelasyon fonksiyonları ile diğer özellikleri incelenmiştir. Otoregresif, hareketli ortalama, karma ve birleştirilmiş otoregresif-hareketli ortalama süreçlerinin özellikleri incelenmiş, serinin, bu süreçlere ilişkin modellerden hangisine uyduğuna nasıl karar verileceği anlatılmıştır. Gün lük yaşamda oldukça sık karşılaşılan bazı model tipleri verilerek, 1923-82 yıllarında Türkiye'deki toplam tütün üre timi zaman serisi yardımıyla bir model belirleme, uygulama olarak sunulmuştur.

Özet (Çeviri)

-124- SUMMARY The aim of this study is to analise how to identify a proper model using Box-Jenkins method for a given time series. Because it is necessary to obtain stationaeity of data before the autocorrelation and partial autocorrelation coefficients can be used to identify a model, the auto correlation and partial autocorrelation functions and some other relevant properties of stationary and non-stationary process are examined. The properties of autoregressive, moving -average, mixed and integrated autoregr.essive-moving average process are given and how to make a decision about which of the above processes will fit the data. Some common models used in applied studies are also presented. An application to total tobacco pruduction between 19 23-82 in, Turkey is given.

Benzer Tezler

  1. Zaman serileri analizinde Box-Jenkins modelleri ile aylık döviz kuru (TL/$) tahminleri üzerine bir uygulama

    A Practice on forecasting of monthly exchange rate in time series analysis with Box-Jenkins

    YALÇIN KARAGÖZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1996

    İstatistikCumhuriyet Üniversitesi

    DOÇ.DR. MAHMUT KARTAL

  2. Zaman serileri analizinde Box-Jenkins yöntemi ve turizm verileri üzerine bir uygulama

    Box-Jenkins method in time series analysis an application on tourism sector

    OSMAN ÇEVİK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    TurizmKırıkkale Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ÖMER İNAN

  3. Zaman serileri analizinde Box-Jenkins yöntemi ile savunma sanayi verileri üzerine bir uygulama

    An implementation on defense industry data with Box-Jenkins method in time series analysis

    EBRU KAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    EkonometriKaramanoğlu Mehmetbey Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN ÇEVİK

  4. Zaman serileri analizinde ARIMA modelleri ve bir uygulama

    ARIMA models in time series and practice

    ÖZLEM DURU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Ekonometriİstanbul Üniversitesi

    Ekonomi Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. NİLGÜN ÇİL YAVUZ

  5. Finansal zaman serileri analizinde farklı istatistiksel modellerin karşılaştırılması

    Comparison of different statistical models in financial time series analysis

    KEZİBAN YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    İstatistikAfyon Kocatepe Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AYÇA HATİCE ATLI