Geri Dön

Tek değişkenli zaman serilerinde model seçim ölçütlerinin incelenmesi

Examining model selection criteria for single variable time series

  1. Tez No: 245647
  2. Yazar: HİLAL GÜNEY
  3. Danışmanlar: PROF. DR. REŞAT KASAP
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Bölümü
  12. Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 109

Özet

Bu çalışmada, tek değişkenli zaman dizileri modellerinde uygun model derecesinin seçilmesinde kullanılan bazı model seçim ölçütleri incelenmiştir. Bu amaçla Akaike Bilgi Ölçütü (AIC), Son Kestirim Hatası (FPE), Hannan-Quinn Bilgi Ölçütü (HQ), Düzeltilmiş Akaike Bilgi ölçütü (AICC) ve Schwarz Bilgi Ölçütü (SIC) ölçütleri dikkate alınarak, seçilen farklı model yapıları ve farklı örnek çapları ile ölçütlerin doğru gecikme sayısını seçmedeki performanslarını karşılaştırmak amacıyla simülasyon çalışmaları yapılmıştır. Ölçütlerin birbirleri ile karşılaştırılması için Monte Carlo simülasyon yöntemi kullanılarak hangi ölçütün hangi gecikme sayısını kaç kez seçtiği hesaplanmıştır. Bu simülasyon çalışmasına göre elde edilen sonuçlar verilmiştir.

Özet (Çeviri)

In this study, several model selection criteria used in selecting appropriate model degree in single variable time series are examined. By using Akaike Information Criteria (AIC), Final Prediction Error (FPE), Hannan-Quinn Information Criteria (HQ), Adjusted Akaike Information Criteria (AICC) and Schwarz Information Criteria (SIC), simulations are performed to compare the performances of these criteria in selecting appropriate lag length for different model structures and sample size. In order to compare these criteria, Monte Carlo simulation method is employed to compute the lag lengths selected by each criteria. Findings of this simulation are submitted.

Benzer Tezler

  1. Future changes in hourly extreme precipitation, return levels, and non-stationary impacts in Türkiye

    Türkı̇ye'de saatlı̇k aşırı yağışlarda gelecektekı̇ değı̇şı̇mler, tekerrür miktarı ve durağan olmayan etkı̇ler

    KUTAY DÖNMEZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YURDANUR ÜNAL

  2. Finansal zaman serilerindeki oynaklığın çok değişkenli GARCH modelleri ile analizi

    Analysis of the volatility in financial time series using multivariate GARCH models

    MEHMET OZAN ÖZDEMİR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    EkonometriDokuz Eylül Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAMDİ EMEÇ

  3. Deep wavelet neural network for spatio-temporal data fusion

    Uzamsal-zamansal veri füzyonu içinderin dalgacık sinir ağları

    AJLA KULAGLIC

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ

  4. Türk sanayi şirketlerinde sistematik risklerin önemi ve ölçülmesi- döviz kuru, faiz oranı ve emtia fiyatı risklerinin LSTM yapay sinir ağıla tahmin edilmesi

    The importance and measurement of systematic risks in Turkish industrial companies-prediction of exchange rate, interest rate, and commodity price risks using LSTM neural network

    MUSTAFA ADIGÜZEL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Ekonomiİstanbul Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATMA BAHAR ŞANLI

  5. The effect of temporal aggregation on univariate time series analysis

    Zamansal toplulaşmanın tek değişkenli zaman serisi analizine etkisi

    NAZLI SARIASLAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İstatistik Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. CEYLAN TALU YOZGATLIGİL