Zaman serileri analizinde mevsimsel düzeltme yöntemleri ve aylık sanayi üretim indeksine uygulanması
Seasonal adjustment methods in the time series analysis and application of these methods to monthly industrial production index
- Tez No: 234040
- Danışmanlar: PROF. DR. REŞAT KASAP
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Bölümü
- Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 110
Özet
mevsimsellik bir zaman serisinde her yıl aynı dönemde tekrar eden hareketler olarak tanımlanabilir.zaman serilerinde mevsimsel düzeltme,gözlenen serinin mevsimsel dalgalanmalardan ve temel trendlerden arındırılması anlamına gelmektedir.mevsimsel hareketlerden arındırılmış seri, belirli zaman diliminde oluşan reel değişimleri yansıtarak ekonomik anlamda daha gerçekçi yorum yapma olanağı sağlar.mevsimsel düzeltme yönteminin seçimi, serinin mevsimsel etkilerinin tam olarak giderilmesi açısından son derece önemlidir. bu tezde en yaygın kullanıma sahip mevsimsel düzeltme yöntemlerinden X-12-ARIMA ve TRAMO/SEATS programlarının aylık sanayi üretim indeksi üzerindeki performansı incelenmiştir. aylık sanayi üretim indeksine bu iki program uygulanmış ve sonuçları belli kriterlere göre karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
seasonaity can be defined as a pattern of a time series, which repeats at regular intervals each year. the seasonal adjustment of a time series refers to the isolation of both seasonal fluctations and also the basic trends of observed series. the de-seasonalised data, providing more redily interpretable measures of changes occurring in a given period, provides a chance to make a more realistic interpretation in economic sense. it is an undeniable fact that choice of seasonal effect in a series. in this thesis, the performance of most commonly used seasonal adjustment methods namely; X-12-ARIMA and TRAMO/SEATS on the monthly industrial production index has been analysed. the two methods are applied to the monthly industrial production index series and the results have been compared using specific criteria.
Benzer Tezler
- Particulate matter 2.5 – PM2.5 mapping using MODIS satellite data and multivariate non-linear regression analysis over Marmara Region – Turkey
MODIS uydu verileri ve çok değişkenli doğrusal olmayan regresyon analizi ile partiküler madde 2.5-PM2.5 haritasının Marmara Bölgesi-Türkiye için üretilmesi
MIDYAN ALDABASH
Doktora
İngilizce
2021
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FİLİZ BEKTAŞ BALÇIK
- Türkiye'deki finansal yatırım araçlarına yönelik tahminlemede zaman serileri analizi ve derin öğrenme tekniklerinin karşılaştırılması
Comparison of time series analysis and deep learning techniques in forecasting financial investment instruments in Turkey
MERVENUR TELATAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Okan ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FERİDUN CEMAL ÖZÇAKIR
- Yapısal kırılma durumunda birim kök testleri ve gelir yakınsaması analizi: Avrupa Birliği'ne üye ve aday ülkeler için
Unit root test in the case of structural break and income convergence analysis: For European Union member and candidate countries
BURCU YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Ekonometriİstanbul ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİLGÜN ÇİL YAVUZ
- Hava kirliliği verilerinin zaman serileri analizinde Box-Jenkins tekniklerinin uygulanması üzerine bir araştırma
Başlık çevirisi yok
FİKRET YARCI
Doktora
Türkçe
1991
Fizik ve Fizik MühendisliğiUludağ ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEVLÜT YILMAZ
- Çift mevsimsel zaman serisinin öngörüsü için iki aşamalı yeni bir yaklaşım
A new two-stage approach for forcasting of double seasonal time series
KEZİBAN KILIÇ TOPAL
Doktora
Türkçe
2022
İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VEDİDE REZAN USLU