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
- Tez No: 386222
- Danışmanlar: PROF. DR. OLCAY ARSLAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL
- 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
2013
EkonometriMarmara ÜniversitesiSermaye Piyasası ve Borsa Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZEYNEP DİNA ÇAKMUR YILDIRTAN
- 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
2000
Ekonomiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiEkonomi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET CANER
- 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
2017
İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEYLAN YOZGATLIGİL
PROF. DR. BİRDAL ŞENOĞLU
- 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
2005
İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜNAL ŞORMAN