Geri Dön

Yanlı tahmin ediciler ve ekonometride uygulamaları

Biased estimators and their applications in econometrics

  1. Tez No: 299430
  2. Yazar: HÜSEYİN GÜLER
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SELAHATTİN KAÇIRANLAR
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Ekonometri, İstatistik, Econometrics, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 118

Özet

Çoklu doğrusal regresyon modelinde incelenen açıklayıcı değişkenler birbirleriyle ilişkili olabilir. Bu ilişkinin derecesinin artmasının klasik tahmin ediciler üzerinde istenmeyen etkileri vardır. Çoklu iç ilişki olarak adlandırılan bu problemin çözümü için yanlı tahmin edicilere başvurulabilir. Bu çalışmada çoklu iç ilişki ile Ekonometride karşılaşılan bazı diğer problemlerin birlikte ele alınması amaçlanmıştır. Otokorelasyonlu veya değişen varyanslı hata terimleri ile kısıtlı ya da ön bilgiye sahip bir model için çoklu iç ilişkinin etkileri araştırılmıştır. Bunun yanı sıra kısıtların gözlemlere bağlı olduğu durum da göz önüne alınmıştır. Bu durumlarda kullanılabilecek alternatif yanlı tahmin ediciler incelenmiş ve klasik tahmin yöntemleri ile karşılaştırmaları yapılmıştır. Karşılaştırmalar Monte Carlo simülasyonlarla desteklenmiştir. Yöntemlerin gerçek veriler üzerinde nasıl uygulanabileceği de incelenmiş ve tahmin ediciler bu veriler aracılığıyla da karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

Explanatory variables in a multiple linear regression model may be related with each other. The increasing degree of this relationship has undesired effects on classical estimators. This problem is called as multicollinearity and biased estimators can be used to overcome the problem. In this study, it?s aimed to investigate the multicollinearity and Econometric problems, as they arise together. Effects of multicollinearity for a model with heteroskedastic error terms or restricted parameters are investigated. Observation-varying restrictions are also considered in the study. Alternative biased estimators for these models are examined and their comparisons with traditional estimators are given. Comparisons are supported with Monte Carlo simulations. Application of these estimators on real data sets is investigated and estimators are compared on these data sets.

Benzer Tezler

  1. Genelleştirilmiş lineer modellerde yanlı tahmin yöntemleri ve uygulamaları

    Biased estimators and their applications in generalized linear models

    MERVE KANDEMİR ÇETİNKAYA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İstatistikÇukurova Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELAHATTİN KAÇIRANLAR

  2. Çoklu iç ilişki sorunu olan doğrusal regresyon modelinin genelleştirilmiş maksimum entropi tahmini

    Generalized maximum entropy estimation of linear regression model with multicollinearity problem

    SİBEL ÖRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    EkonometriÇukurova Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. H. ALTAN ÇABUK

  3. Gecikmesi dağıtılmış modellerde yanlı tahmin ediciler

    Biased estimators for the distributed lag models

    BERRİN GÜLTAY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    EkonometriÇukurova Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELAHATTİN KAÇIRANLAR

  4. Eşanlı denklem modellerinde çoklu iç ilişkinin etkileri ve alternatif tahmin edicilerin karşılaştırılması

    Effects of multicollinearity in simultaneous equation models and comparisons of alternative estimators

    FULYA GEZER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    EkonometriÇukurova Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN ALTAN ÇABUK

  5. Sınırlı bağımlı değişkenli modeller ve tahminleme yöntemleri

    Limited dependent variable models and estimation methods

    İSMAİL YENİLMEZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    EkonometriAnadolu Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YELİZ MERT KANTAR