Geri Dön

How to make use of robust methods to better estimate the HCCMEs

Farklı-varyans uyumlu kovaryans tahmin edicilerin daha iyi tahmini için dayanıklı yöntemlerin kullanılması

PDF İndir

  1. Tez No: 323589
  2. Yazar: ESRA ŞİMŞEK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET ORHAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ekonometri, Ekonomi, Econometrics, Economics
  6. Anahtar Kelimeler: Farklı varyans, MCD, HC0, HC1, HC2, HC3, HC4, HC5, Sapma, kırpılmış örneklem, HCCME, Heteroscedasticity, MCD, HC0, HC1, HC2, HC3, HC4, HC5, Bias, Small Sample, HCCME
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Fatih Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İktisat (İngilizce) Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 94

Özet

Kovaryans matrisinin sapmasının aykırı gözlemlere duyarlılığını hem simülasyonla hem de teorik olarak gösterilmiştir. Bunlardan ilki Furno'ya (1996 ve 1997) aittir ve aykırı gözlemlerin etkilerinin Ağırlaştırılmış En Küçük Kareler (WLS) yöntemi ile azaltılmasını öngörmektedir. Diğeri ise White'ın kullandığı hata terimlerinin kalıntıları yerine daha dayanıklı tahmin yöntemlerinin (En Küçük Kareler Medyanı (LMS), En Küçük Budanmış Kareler (LTS)) kalıntılarının kullanılması ile elde edilen tahmin edicilerin kullanılmasıdır. Ancak bu iki yöntemde de bazı eksiklikler mevcuttur. Bu tezin amacı, aykırı gözlemlere ve kötü kaldıraç noktalarına karşı dayanıklılığı sağlayarak eldeki gözlemlere ait verileri maksimum düzeyde kullanarak kovaryans matrisini tahmin etmektir. Aykırı gözlemler ve kötü kaldıraç noktaları En Küçük Varyans-Kovaryans Deteminantı (MCD) kullanılarak temizlendikten sonra kovaryans matrisi tahmin edicilerinin daha iyi sonuç verdiği farklı X ve hata terimleri varyansları için gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

With the help of simulation, sensitivity of the Heteroscedasticity-Consistent Covariant Matrix Estimators (HCCMEs) to the outliers is shown much more easily. In the past, there were two research streamlines: First one is Furno (1996, and 1997) whose suggestion is to decrease the impact of outliers and bad leverage points by Weighted Least Squares (WLS). The other is the Least Median of Squares (LMS) and the Least Trimmed Squares (LTS). But both techniques have some shortcomings. The purpose of this thesis is to reduce and remove the shortcomings of the past techniques which have the negative impact of bad leverage points and outliers and reduce the lack of information, by using robust regression techniques. The HCCMEs are calculated with and without the bad leverage points and outliers and document better results. The true covariance matrix is calculated with different settings of the variance of the error term and the design matrix and then the outliers and bad leverage points will be removed by using the MCD. Observations with high MCD distances are detected by the help of robust regression techniques. We also evaluate the improvement of the HCCMEs via Quasi-t statistics and the Symmetric Loss Function.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    596162

    Elektrikli araçlardaki lityum iyon bataryalar için şarj durumu tahmini

    State of charge estimation for lithium-ion batteries in electric vehicles

    EGE ANIL BOSTAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. VOLKAN SEZER

  2. Tez No

    691735

    Derin obje sezicilerle tümleştirilmiş bayesçi filtreleme ile videoda obje izleme

    Integration of bayesian filtering and deep object detection for video object tracking

    FİLİZ GÜRKAN GÖLCÜK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİLGE GÜNSEL KALYONCU

  3. Tez No

    887680

    Araştırma & geliştirme (Ar-Ge) yatırımlarının hisse fiyatları üzerine etkisi

    Impact of R&D investments on stock market share price

    ÜVEYS ARIK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET GÖNCÜ

  4. Tez No

    401991

    Statistics of wind resource assessment using measure-correlate-predict methodology

    Başlık çevirisi yok

    NİYAZİ GÜR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    EnerjiHeriot-Watt University

    DR. WOLF-GERRIT FRUH

    DR. PETER J. M. CLIVE

  5. Tez No

    887341

    Bulanık doğrusal programlama ile feldspat karışım optimizasyonu

    Feldspat blending optimization with fuzzy linear programming

    İREM ÇELEBİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZGÜR KABAK

Geri Dön