Comparison of several estimators for the covairance of the coefficient matrix
Kovaryans matrisinin çeşitli tahmin edicilerinin karşılaştırılmaları
- Tez No: 43874
- Danışmanlar: PROF.DR. ASAD ZAMAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonomi, Economics
- Anahtar Kelimeler: Aynı varyanslı, değişik varyanslı, dengeli ve dengesiz regresyon, en küçük kareler, bootstrap iv, Hornoskedasticity, heteroskedasticity, balanced and unbalanced regression, OLS, bootstrapping m
- Yıl: 1995
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 42
Özet
oz KOVARYANS MATRİSİNİN ÇEŞİTLİ TAHMİN EDİCİLERİNİN KARŞILAŞTIRILMALARI MEHMET ORHAN Ekonomi Bölümü Yüksek Lisans Tez Yöneticisi: Prof. Dr. Asad Zaman Eylül, 1995 Standard regresyon analizi bozucu terimlerin varyanslarının sabit olduğunu varsayar ve en küçük kareler (EKK) yöntemi bu önemli varsayımı kullanarak bozucu terimlerin kovaryansını mükemmel bir şekilde tahmin eder ama eğer gözlemler esnasında bozucu terimlerin varyansları değişirse iyi tahminlerde bulunamaz. Eicker tarafından önerilen ve White tarafından geliştirilen oldukça iyi bir metodun değişen varyanslı regresyonda sapmalı olduğu ispat edilmiştir. Bu yazı değişik regresyon kurgularında White'm metodunun ve en küçük kareler metodunun performanslarım değerlendirmektedir. Aynı zamanda ağırlıklı olarak bilgisayar simulasyonuna dayanan bir metod da dahil edilmiştir. Bu metodun bazı çeşitleri açıklanmış ve bu çeşitler değişik aynı varyanslı, farklı varyanslı, dengeli ve dengesiz regresyonlarda kullanılmıştır.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT COMPARISON OF SEVERAL ESTIMATORS FOR THE COVARIANCE OF THE COEFFICIENT MATRIX MEHMET ORHAN M.A. in ECONOMICS Supervisor: Prof. Asad Zarnan September, 1995 The standard regression analysis assumes that the variances of the dis turbance terms are constant, and the ordinary least squares (OLS) method employs this very crucial assumption to estimate the covariance of the dis turbance terms perfectly, but OLS fails to estimate well when the variance of the disturbance terms vary across the observations. A very good method suggested by Eicker and improved by White to estimate the covariance matrix of the disturbance terms in case of heteroskedasticity was proved to be biased. This paper evaluates the performance of White's method as well as the OLS method in several different settings of regression. Furthermore, bootstrapping, a new method which very heavily depends on computer simulation is included. Several types of this method are used in several cases of homoskedastic, het- eroskedastic, balanced, and unbalanced regressions.
Benzer Tezler
- Bir boyutlu işaretlerin güç spektrum kestirim yöntemleri ve bilgisayar uygulamaları
Power spectral density estimation techniques and their computer simulations
BULTAN GÜLER
Yüksek Lisans
Türkçe
1992
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ. DR. AHMET KAYRAN
- Sermaye varlıklarını fiyatlama modeli: İMKB'de dengenin araştırılması
Capital asset pricing model searching for the equilibrium in ISE
RUŞEN METE AKYÜZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2000
BankacılıkMarmara ÜniversitesiSermaye Piyasası ve Borsa Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OSMAN GÜRBÜZ
- Kalman filtresi ve dengeleyen eğri olarak polinomlar ve trigonometrik fonksiyonlar
Başlık çevirisi yok
FEVZİYE DEMİRCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMED ŞAHİN
- Genel lineer model altında en iyi lineer yansız tahmin edicilerinin karşılaştırılması
Comparison of best linear unbiased estimators under a general linear model
MEHMET ÖZKAN
- Eş zamanlı konumlandırma ve haritalama tekniklerinin hız performansının geliştirilmesi
Improving runtime efficiency of simultaneous localization and mapping techniques
ZİYA UYGAR YENGİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. VOLKAN SEZER