Zaman serisi modellerinin belirlenmesinde artıklara uygulanan tanı teknikleri üzerine bir çalışma
A study on diagnostic techniques applied to the residuals at identification of the time series models
- Tez No: 351030
- Danışmanlar: PROF. DR. LEVENT ŞENYAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonometri, Ekonomi, Econometrics, Economics
- Anahtar Kelimeler: Zaman Serisi Modelleri, Model Seçim Kriterleri, Model Tanı Kontrolü, Time Series Models, Model Selection Criteria, Model Diagnostic Checking
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Ekonometri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 139
Özet
Bu tez çalışmasında öncelikle zaman serisi veri türleri ve özellikleri, zaman serisi analizinin amaçları ve bu analizlerde kullanılan temel teknikler tanıtılmış ve zaman serisi verileri ve modellerinin yapısal sınıflandırmaları yapılmıştır. Durağan zaman serisi modellerinden AR, MA ve ARMA, durağan olmayan modellerden ARIMA, SARIMA modellerinin teorik özellikleri ele alınmıştır. Bir zaman serisi verisine uygun zaman serisi modellerinden hangisinin seçileceği sorunu ve model seçiminde bu amaçla kullanılan temel bazı teknikler tanıtılmıştır. Seçilen modelin uygunluğunu kontrol etmek için artıklara uygulanan tanı kontrol yöntemleri ele alınmış ve uygulamalarının nasıl yapılacağı gösterilmiştir. Örnek bir uygulama olarak Avrupa Merkez Bankası verilerinden alınan Euro bölgesi için petrol varil fiyatları kullanılmıştır. Bu uygulamada petrol serisine uygun bir zaman serisi modeli uydurulmuş, bu modelin uygunluğu için artıkların otokorelasyonunun kontrolü, artıkların karelerinin kontrolü, Portmanto İyi-Uyum Testi, Durbin-Watson Testi, Lagrange Çarpanı Testleri ile kontrol edilerek sonuçların yorumlanmasına yer verilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis study, it is firstly presented the features and types of the time series data, the aims of the time series analysis and the techniques used in this analysis and is made the consructional classification of the time series data and its models. It is discussed the abstract properties of ARIMA and SARIMA from the nonstationary models, and AR, MA and ARMA from the stationary time series models. It is presented the problem of which one can be chosen among the proper time series models for a time series data and some basic tecniques used for this purpose in the selection of the model. To check the suitability of the chosen model, it is discussed the diagnostic check methods carried out the residuals and it is shown how to do the applications. As a model application, it has been used the price per barrel of oil for EURO region taken from European Central Bank data. In this applicalitons, it has been fitted a time series model which is suitable for oil series and in order to test to fit the model it has been given place checking of the residual autocorrelation, checking of the square of the residuals, Portmanto lack-of-fit test, Durbin-Watson test, Lagranges multiplier tests , and the results of these tests has been interpreted.
Benzer Tezler
- Forecasting patient volume in an emergency department using time series methods: An application of a medical center in Nigeria
Zaman serisi yöntemleri kullanılarak acil servisteki hasta hacminin öngörülmesi: Nijerya'da bir tıp merkezi uygulaması.
AKEEM AFOLABI SALAUDEEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Sağlık Kurumları YönetimiYaşar Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖRKEM ATAMAN
- Türkiye'de fiyatlar genel düzeyine ilişkin maliye teorisinin doğrusal olmayan zaman serisi modelleri bakımından incelenmesi
Analysis of fiscal theory of price level with nonlinear time series models in Turkey
ÖZGÜR ÖMER ERSİN
Doktora
Türkçe
2009
EkonometriYıldız Teknik Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MELİKE BİLDİRİCİ
- Mutlak gelir, sürekli gelir ve rassal yürüyüş modellerinin analizi ve Türkiye için zaman serisi uygulamaları
An analysis of abolute income, permanent income and random walk models and time seriees aplications for Turkey
HAYRİYE HİLAL BAĞLITAŞ
- Machine learning applications for time series analysis
Zaman serileri analizi için makine öğrenmesi uygulamaları
MERT CAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Matematikİstanbul Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ATABEY KAYGUN
- Terkos gölüne gelen aylık debinin çeşitli metotlarla tahmini
Montly inflow prediction for Terkos lake by various methods
HALİL İBRAHİM TÜRKOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ÖZGER