Geri Dön

Ar(1) hata terimli regresyon modellerinde çarpık dağılımlara dayalı parametre tahmini

Analysis of regression models with Ar(1) error terms based on skew distributions: parameter estimation

  1. Tez No: 386222
  2. Yazar: YETKİN TUAÇ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. OLCAY ARSLAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 69

Özet

Ekonometri ve zaman serilerinde kullanılan otoregresif (AR) modeller gerçek dünyada uygulaması çok nadir olan hatalarda normal dağılım yaklaşımı ile kullanılmaktadır. Bu tezde, regresyon modelinin hata varsayımlarından biri olan hataların bağımsızlığı varsayımı sağlanmadığı yani hatalar birbirine otoregresif bağımlı olduğu düşünülmüş ve gerçek hayattaki verilere daha uygun olması bakımından; çarpık normal dağılım, simetrik t dağılımı ve çarpık t dağılımı varsayımları kullanılarak regresyon modelinin ve otoregresif hata modelinin parametreleri tahmin edilmiştir.

Özet (Çeviri)

In autoregressive models errors are usually assume to be normal. However in real life data this assumption is not often plausible. In this study, we assume that the errors of regression model have autoregressive structure. With this assumption the parameter estimations in regression model with autoregressive errors will be done under the assumption that error distribution is heavy tailed and skewed. The performance of the purposed estimators will be illustrated with a small simulation study and a real data example.

Benzer Tezler

  1. Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini

    Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods

    CYLAS KIGANDA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL

  2. Ardışık bağlanımlı bütünleşik hareketli ortalama modelleriyle İMKB 30 Endeksi'nin modellenmesi

    Modelling ISE-30 Index with autoregressive integrated moving average models

    MUSTAFA ÖZHAVALA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    EkonometriMarmara Üniversitesi

    Sermaye Piyasası ve Borsa Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ZEYNEP DİNA ÇAKMUR YILDIRTAN

  3. A Powerful test for unit root and on application to GNP of seven OECD countries

    Birim kök için güçlü bir test ve bu testin yedi OECD ülkesinin GSMH'sına uygulanması

    ALİYE ÜSTÜNDAĞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2000

    Ekonomiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Ekonomi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MEHMET CANER

  4. One-way anova for time series data with non-normal innovations: An application to unemployment rate data

    Normal dağılıma sahip olmayan hata terimli zaman serileri için bir yönlü varyans analizi: İşsizlik oranı verisine uygulama

    ÖZGECAN YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CEYLAN YOZGATLIGİL

    PROF. DR. BİRDAL ŞENOĞLU

  5. Evaluation and modeling of streamflow data: Entropy medhod, autoregressive models with asymetric innovations and artificial neural networks

    Akım verilerinin değerlendirilmesi ve modellenmesi: entropi metodu, simetrik olmayan hata terimli otoregressif modeller ve yapay sinir ağları

    NERMİN ŞARLAK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2005

    İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÜNAL ŞORMAN