Ekonometrik modellerin değişken seçiminde en küçük açı regresyonu ve diğer yöntemler ile karşılaştırılması
Variable selection with least angle regression and other methods in econometrics model
- Tez No: 317354
- Danışmanlar: PROF. DR. SELAHATTİN GÜRİŞ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ekonometri, Econometrics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Ekonometri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 180
Özet
Regresyon analizlerinde, bağımlı değişkendeki değişmeleri açıklamak için belirlenen aday değişkenler arasından uygun olanların seçimi oldukça önemli bir aşamadır. Özellikle aday değişken sayısının çok olduğu büyük veri setlerinde bu aşama oldukça önemlidir. Bu çalışmada, literatürde yer alan değişken seçim yöntemlerinden LASSO yöntemi, LAR yöntemi ve alternatif yöntemlerden Forward Stepwise regresyon yöntemi ile Forward Stagewise regresyon yöntemlerine yer verilmiştir. LAR yöntemi; mevcut aday değişken sayısı kadar adımda algoritmayı tamamlamakta ve değişkenleri önem sıralamasına göre sıralamaktadır. Bu çalışmada, hem LAR yöntemi hem de diğer yöntemlere göre hisse senedi getirilerini açıklamak amacıyla İMKB'den seçilen hisse senetlerini açıklamak için 13 farklı finansal oranın sıralaması elde edilmiş ve her yönteme göre elde edilen sıralamanın farklı olduğu gözlenmiştir. Bununla birlikte; farklı sektörler söz konusu olduğunda aynı değişkenler için sıralamalarının aynı olup olmayacağının da belirlenmesi amacıyla dört farklı sektör için de dört farklı yönteme göre tahminler yapılmıştır. LAR yönteminin aşırı değerlere duyarlılığını belirlemek için veri setinde aşırı değerlerin olup olmadığı incelenmiş ve sonuç olarak veri setinde hem aşırı değer hem de etkili değerlerin bulunması nedeniyle Robust LAR yöntemi tahminleri elde edilmiştir. Sonuçta, LAR yönteminin aşırı değerler durumunda tamamen farklı sonuçlar verdiği belirlenmiştir.
Özet (Çeviri)
In regression analyses, selecting the correct variable among the candidates determined to explain the changes in the dependent variable is a very important phase. Especially in large data sets where the number of candidate variables is high, this phase gains more importance. This study discusses LASSO and LAR variable selection methods in the literature and also alternative Forward Stepwise and Forward Stagewise regression methods. LAR method completes the algorithm in number of steps equal to the number of existing candidate variables and orders these variables based on their level of importance. In this study, 13 different financial rates were ordered based on both LAR method and other methods for the purpose of describing the returns of the stocks selected from Istanbul Stock Exchange, and it was observed that the order obtained based on each method is different. Moreover estimates were made based on four different methods for four different sectors in order to determine if the order will be the same or not for different sectors. And in order to determine the sensitivity of LAR method to extreme values, the data set was examined for extreme values and Robust LAR method estimates were obtained since the data set has both extreme and effective values. In conclusion, it was determined that LAR method produces totally different results in case of extreme values?
Benzer Tezler
- Heterogeneity of the factors affecting income inequality and poverty cross country analysis between 2003-2019
Gelir eşitsizliği ve yoksulluğu etkileyen faktörlerin heterojenliği2003'ten 2019'a ülkeler arası analiz
CENK ŞİMŞEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Ekonometriİstanbul Teknik Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
DR. AYSUN AYGÜN
- Sayma verilerinin modellenmesi ve bir uygulama
Count data modelling and an application
AFET SÖZEN ÖZDEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
EkonometriAydın Adnan Menderes ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ELVAN HAYAT
- 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
- Dolar ve hisse senedindeki dalgalanmalar ve enflasyona karşı korunma aracı olarak altın
Volatility on us dollar and stock market and gold as hedging instrument against inflation
BURCU OĞUR
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
EkonometriSakarya Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FİLİZ KONUK