Tek değişkenli zaman serilerinde model seçim ölçütlerinin incelenmesi
Examining model selection criteria for single variable time series
- Tez No: 245647
- 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: 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
- Efficient estimation of Shrinkage parameters in fuzzy Ridge and fuzzy Liu regression models using α-cut-based methods under multicollinearity
Çoklu bağıntı durumunda bulanık Ridge ve bulanık Liu regresyon modellerinde α-kesim tabanlı yöntemler kullanılarak Shrinkage parametrelerinin etkin tahmini
AMMAR HOMAIDA
- A novel approach for time series forecast combinations based on multi-criteria decision making (MCDM) methods
Zaman serisi tahmin kombinasyonları için çok kriterli karar verme yöntemlerine dayalı yeni bir yaklaşım
TUĞBA YASEMİN KARAGÖZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERKAN IŞIKLI
- 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
2023
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YURDANUR ÜNAL
- 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
- Utilizing machine learning techniques for univariate time series anomaly detection
Tek değişkenli zaman serisi anomali tespiti için makine öğrenimi tekniklerinin kullanımı
MOHAMAD ALKHOJA
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KÜRŞAT MUSTAFA KARAOĞLAN
