Spurious regression problem in kalman filter estimation of time varying parameter models
Zamanla değişen parametre modellerinin kalman filtresiyle tahmininde sahte ilişki problemi
- Tez No: 264221
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. TANER YİĞİT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonomi, Economics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Ekonomi ve Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İktisat Bölümü
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 136
Özet
Bu tez, durağan olmayan serilerin zamanla değişen parametre modellerine dahil edildiğinde Kalman Filtresi yöntemiyle tahmin edilmesi üzerine simulasyonlara dayanan bir çalışma sunmaktadır. Bu çalışmada, tümleşik serilerinin varlığında zamanla değişen regresyon modellerine uygulanan Kalman filtresi yönteminin sonuçlarını ve çıkarımlarını incelemek için çok sayıda similasyona baş vurulmuştur. Bu similasyonların sonucunda, Kalman filtresinin zamanla değişen parametre modellerinde Sahte ilişkinin ortaya çıkışını engelleyemediği gösterilmiştir. Ayrıca, bu sahte ilişkiyi tespit edebilmek için Kalman Filtresi yinelemelerini içsel olarak oluşturulmuş seriler yardımıyla cezalandırmayı öngören yeni yöntem önerilmiştir. İçsel olarak, Cochrane' in varyans oran istatistiği yardımıyla oluşturulmuş bu seriler, zamanla değişen parametre modelinin geçiş denklemindeki durum değişim parmetresi yerine kullanılmıştır. Sonuç olarak, Cezalandırılmış Kalman Filtresi sahte ilişkinin gerçek bir eşgüdüm ilişkisinden ayrılması hususunda iyi bir performans göstermiştir.
Özet (Çeviri)
This thesis provides a simulation based study on Kalman Filter estimation of time varying parameter models when nonstationary series are included in regression equation. In this study, we have performed several simulations in order to present the outcomes and ramifications of Kalman Filter estimation applied to time varying regression models in the presence of random walk series. As a consequence of these simulations, we demonstrate that Kalman Filter estimation cannot prevent the emergence of spurious regression in time varying parameter models. Furthermore, so as to detect the presence of spurious regression, we also propose a new method, which suggests penalizing Kalman Filter recursions with endogenously generated series. These series, which are created endogenously by utilizing Cochrane?s variance ratio statistic, are replaced by state evolution parameter in transition equation of time varying parameter model. Consequently, Penalized Kalman Filter performs well in distinguishing nonsense relation from a true cointegrating regression.
Benzer Tezler
- Sparse linear prediction models for radar imaging and classification
Radar hedef görüntüleme ve sınıflandırma için seyrek doğrusal öngörü modelleri
BAHAR ÖZEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. IŞIN ERER
- Yapısal kırılmaları dikkate alan güncel ekonometrik teknikler: Kırılgan beşli ülkelerinde ihracata ve ithalata dayalı büyüme hipotezinin sınanması
Current econometric techniques taking consideration of structural breaks: Testing the export and import based growth hypothesis in the fragile five countries
ATİLLA AYDIN
Doktora
Türkçe
2024
Ekonometriİstanbul ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BURCU KIRAN BAYGIN
- Emeklilik yatırım fonları ve menkul kıymet yatırım fonlarının çeşitli yöntemlerle karşılaştırmalı performanslarının analizi ve fon yöneticilerinin zamanlama yetenekleri
Analysis of the comparative performances of pension mutual funds and securities mutual funds by various methods and timing abilities of fund managers
YAHYA SÖNMEZ
- Kalıntılarla genişletilmiş yeni bir panel birim kök test önerisi: RALS-CIPS testi
Proposal of a new panel unit root test augmented with residuals: RALS-CIPS test
GÖKHAN KONAT
- Kısa vadeli sermaye hareketleri ile faiz arasındaki ilişki
Relationship between short term capital movement and interest
HAKAN KARA
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Ekonomiİstanbul Teknik Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SAİME S. SUNA KAYAM