Geri Dön

Zaman serilerinde bootstrap çözümleri

Bootstrap solutinons for time series

  1. Tez No: 233935
  2. Yazar: ALİ DOĞAN ÇİÇEK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MÜSLİM EKNİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 61

Özet

Bootstrap metotları, istatistiksel analizlerin yanı sıra ekonomik ve ekonometrik analizlerde de uygulanan, verinin tekrarlı örneklenmesine dayanan bilgisayar temelli metotlardır. Bağımsız ve özdeş dağılan veriler için geliştirilen metotlar, son yıllarda zaman serileri için de uyarlanmışlardır. Bu çalışma, bootstrap metotlarının çeşitlerini içeren ve zaman serileri analizinde uygulanan otoregresif (AR) modelleri için tasarlanan bootstrap metotları açısından güncel bir çerçeve sunmaktadır. Önerilen yöntem ve temel kavramlar ikinci bölümde tanıtılmıştır. Üçüncü bölümde bootstrap kullanılarak türetilmiş X* verisi ile bilinen X verisi karşılaştırılmış, hisse senetlerine ilişkin bir örnek verilmiştir.

Özet (Çeviri)

Bootstrap methods are popular computer-intensive data resampling methods which are not only generally in use for statistical analysis but also are applied for economic and econometric analysis. Although they were originally developed for independent and identically distributed data, in recent years several bootstrap methods have been adapted to time series. In this study gives a framework of up-to-date coverage for different kinds of bootstrap methods and bootstrap methods developed for autoregresive (AR) models for time series analysis. The offered procedure and the main line bootstrap methods are describe in second chapter. In third chapter, offered data X* and usual X data are compared with data derived from bootstrap, an application is given about stock prices.

Benzer Tezler

  1. Zaman serilerinde bootstrap çözümlemeleri ve Türkiye'de tanzi etkisine uygulaması

    Bootstrap solutions for time series and application on tanzi effect for Turkey

    MUSTAFA KEMAL BEŞER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    EkonometriMarmara Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. IŞIL AKGÜL

  2. Bağımlı gözlemlerle Bootstrap yöntemi

    Bootstrap method with dependent observations

    BENGÜL ARKANT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    İstatistikAnkara Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İHSAN KARABULUT

  3. Essays on unit root tests in time series

    Zaman serilerinde birim kök testleri üzerine makaleler

    KEMAL ÇAĞLAR GÖĞEBAKAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Ekonometriİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    İktisat (İngilizce) Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET TANER YİĞİT

  4. Durağan olmayan VAR sistemlerinde Bootstrap yöntemi ile Granger nedensellik sınaması

    Testing Granger causality in non-stationary VAR systems using Bootstrap method

    SAVAŞ GAYAKER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    EkonometriGazi Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YELİZ YALÇIN

  5. Parçacık sürü optimizasyonuna dayalı en küçük budanmış kareler yöntemi ile çarpımsal nöron model için dayanıklı öğrenme algoritması

    Robust learning algori̇thm for multiplicative neuron model artificial neural networks wi̇th least tri̇mmed squares based on particle swarm optimization

    ÖZGE GÜNDOĞDU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EROL EĞRİOĞLU