Görünüşte ilişkisiz regresyon modellerinde parametre tahmin yöntemleri
Parameter estimation methods in seemingly unrelated regressions
- Tez No: 305956
- Danışmanlar: PROF. DR. FİKRİ AKDENİZ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 184
Özet
M sayıda çoklu regresyon denkleminden oluşan bir denklem sisteminde, bir regresyon denklemine ilişkin hata terimi aynı zaman noktası için diğer regresyon denklemlerinin hata terimleri ile ilişkili ise model ?Görünüşte İlişkisiz Regresyon (SUR)? model olarak adlandırılmaktadır. Bu tez çalışmasında ise, öncelikle model ve özellikleri tanıtılmış, daha sonra özel olarak denklem sayısının iki alınması durumu incelenmiştir. SUR model için farklı denklemlerdeki açıklayıcı değişkenler arasında çoklu bağlantı probleminin var olması durumunda, en küçük kareler yöntemine alternatif daha etkin parametre tahmin yöntemleri araştırılmış ve hata kareler ortalaması ölçütüne göre karşılaştırmalar yapılmıştır. Modelin varyans-kovaryans matrisinin bilinmemesi durumunda uygulanabilir tahmin ediciler ve özellikleri incelenmiş ve son olarak maksimum entropy tahmini, modeldeki hata terimlerinin toplanabilirlik özelliklerini göstermesi ve modelin lineer olmayan bir fonksiyonla ifadesi durumu ele alınmıştır.
Özet (Çeviri)
If the disturbance term of a regression equation is correlated with the disturbance terms of other regression equations in the same time point in an equation system with M multiple regression equations, this model is called seemingly unrelated regression (SUR) model. In this thesis study SUR model and its properties is defined and specifically M=2 case is analyzed. If explanatory variables of different equations in SUR model have multiple collinearity problem some alternative and efficient estimation methods are surveyed as an alternative to the OLS estimation method. These methods are also compared using mean squared error (MSE) criterion. For unknown variance-covariance matrix cases, feasible estimators and their properties are examined. Finally maximum entropy estimation, additivity property of disturbance terms in model and statement of the model with nonlinear functions are discussed.
Benzer Tezler
- Görünüşte ilişkisiz regresyon denklemleri modeli ve tarımsal üretim üzerine bir uygulama
Seemingly unrelated regression eguations model and an application on agricultural productions
MEHMET UYSAL
- Görünürde ilişkisiz regresyon modellerinde ön tahmin edicilerin karşılaştırılması
Comparison of predictors in seemingly unrelated regression models
MELİKE YİĞİT
- Varlık fiyatlama modelleri aracılığıyla dinamik portföy yönetimi
Dynamic portfolio management by using the asset pricing models
MUSTAFA ÖZÇAM
- A machine learning model to guide the synthesis of supported palladium catalysts
Başlık çevirisi yok
KÜBRA TIRAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Kimya MühendisliğiKoç ÜniversitesiKimya ve Biyoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALPER UZUN
- Görünüşte ilişkisiz regresyon denklemlerinin kestiriminde kullanılan yöntemlerin karşılaştırılması
Comparison of the methods that are used to estimate seemingly unrelated regression equations
ALPER BEKKİ
Doktora
Türkçe
2007
EkonometriAnadolu Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF.DR. EMBİYA AĞAOĞLU
PROF.DR. MEMMEDAĞA MEMMEDLİ