Essays on time series analysis of forecasting, structural breaks, and convergence.
Zaman serisi analizi, yapısal kırılmalar ve yakınsama üzerine denemeler.
- Tez No: 456753
- Danışmanlar: PROF. DR. EGE YAZGAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ekonometri, Ekonomi, Econometrics, Economics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Bilgi Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İktisat Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 132
Özet
Bu tez dört ayrı denemeden oluşuyor. Birinci denemede para politikası rejiminin enflasyonun ekonometrik kestirmini ekliyip etkilemediği incelemeye konu edilmiştir. Enflasyon hedeflemesi (IT) politikasına bir vakit geçmiş olan 14 ülke için doğrusal ve doğrusal olmayan tek--değişkenli modeller ile kestirim performansı sınanmıştır. Çalışmanın bulguları incelemeye konu olan ülkelerin yaklaşık yarısı için enflasyon hedeflemesi uygulanan dönemlerde uygulanmayan (NIT) dönemlere göre sözü edilen modellerin genel anlamda daha başarılı performans sergilediğine işaret etmektedir. Diğer ülkeler içinse, genel olarak, bir politika döneminin diğerine üstünlüğüne işaret etmediği bulgulanmıştır. İkinci denemede ortalamadaki yapısal kırılmaların keşfi ve testi için dalgacıklar (wavelets) kullanılarak yeni ve güçlü bir test önerilemektedir. Özdeş ve bağımsız bir süreç bir basamak dalgacık dönüşümü ile ayrıştırmaya tâbi tutulursa dalgacık (yüksek frekanslı) ve ölçekleme (yüksek frekanslı) katsayılarının eşit ağırlıkta dağılması beklenir. Ortalamada kırılma var ise ölçekleme katsayılarının kare toplamları lehine denge bozulacaktır. Dalgazık dönüşümünün bu özelliği kullanılarak yapısal kırılma için bir test tasarlanmış, test istatistiğinin asimptotik özellikleri, dağılımı türetilmiş, Monte Carlo çalışması ile ampirik olarak alternatif testlere göre gücü kıyaslamalı olarak gösterilmiştir. Üçüncü denemede zaman serisinin uzun hafıza parametresi $ d $' katsayısında ve ortalamasında özel bir Markov-rejim geçiş modeli tâhmin yöntemi önerilmekte. Tsay ve Hardle(2009)'un önerisini izleyerek Viterbi algoritmasına dayalı iki rejimli bir modelin parametrelerinin tâhmini ele alınmıştır. Ortalama ve uzun hafıza parametrelerinin bir çok testte çok kolayca birbiri ile karıştırıldığı literatürde iyi bilinen bir özelliktir. Çalışmada bu iki parametrenin birbiri ile karşılıklı etkileşimi ve sapması gözlenmektedir. Bu algoritmaya dayanarak yapılan Monte Carlo deneyi algoritmanın sonlu örnek performansının kesirli tümleşme parametresinin yüksekliğince ve rejimlerin ortalama değerinin farkının yüksekliğince değiştiğini göstermektedir. Dördüncü ve son deneme yapısal kırılmaya izin veren ve kıstas bir ülkeye dayanmayan uzun hafıza yaklaşımı çerçevesinde tek-değişkenli ve çok-değişkenli kesirli tümleşme parametresi tahminleri ile yakınsama hipotezini incelemeyi amaçlıyor. Kişi başı GSYİH farklarını kullanarak yaptığımız uygulama, literatürde daha önce tek-değişkenli testlerle bulgulanan durağansızlık ve uzun hafıza özellikleri ile örtüşmektedir. Ne var ki, çok-değişkenli tâhminle elde edilen sonuçlar çoğunlukla durağanlığa işaret etmekte ve sözü edilen bulgularla daha az uyum içndedir. Ayrıca, bu bulgulara dayanarak, koşullu yakınsama hipotezinin öngördüğü yakınsama kulüplerinin (ülke öbeklerinin) oluşumu inceleniyor. Bu amaçla sıralı test ölçütlerine dayanan bir kulüpler oluşturma yöntemi öneriliyor.
Özet (Çeviri)
This thesis consists of four essays. The first essay tries to investigate whether monetary policy regime changes affect the success of forecasting inflation. The forecasting performance of some linear and nonlinear univariate models are analyzed for 14 different countries that have adopted inflation-targeting (IT) monetary regimes at some point in their economic history. The results show that forecasting performance is generally superior under an IT monetary regime compared to NIT periods. In more than half of the countries covered in this study, superior forecasting accuracy can be achieved in IT periods regardless of the model used. In contrast, among most of the remaining countries, the results remain ambiguous, and the evidence on the superiority of NIT is limited to very few countries. In the second essay, a new and powerful method for detecting and testing of structural breaks in mean by using wavelets is exposed. Wavelet transformation decompose the variance of a process into its additive low and high frequency components. If an identically and independently process decomposed through one-scale wavelet transformation, variance of the wavelet coefficients (high-frequency) and scaling coefficients (low-frequency) will be assigned equal weights. If the structural change is in mean, the sum of squared scaling coefficients will absorb more variation leading to unequal weights between the variances of the wavelet and scaling coefficients. We use this feature of the wavelet decomposition to design statistical test for the change in the mean of an independently distributed process. We establish the limiting null distribution of our test, demonstrate that it has good empirical size and substantive power against the existing alternatives. The third essay proposes a specific general Markov-regime switching estimation both in the long memory parameter $d $ and the mean of a time series. Following \cite {Tsay2009} we employ Viterbi algorithm, which combines the Viterbi procedures, in two state Markov-switching parameter estimation. It is well-known that existence of mean break and long memory in time series can be easily confused with each other in most cases. Thus, we aim at observing the deviation and interaction of mean and $d $ estimates for different cases. A Monte Carlo experiment reveals that the finite sample performance of the proposed algorithm for a simple mixture model of Markov-switching mean and $d $ changes with respect to the fractional integrating parameters and the mean values for the two regimes. In the fourth and final essay, we examine the convergence hypothesis using a long memory framework that allows for structural breaks and does not rely on a benchmark country using both univariate and multivariate estimates of the long memory parameter $d$. Using per capita GDP gaps, we confirm the findings of non-stationarity and long memory behavior that have been found previously in the literature using univariate tests. However, the support for these findings is much weaker when using a multivariate framework, in which case we find more evidence of stationary behavior. Based on these results, we also investigate club formation, something that would suggest the presence of conditional convergence. We describe a club formation methodology using the sequential testing criteria that we have employed in our analysis as the basis for forming clusters or clubs of countries with similar convergence characteristics.
Benzer Tezler
- Three essays on co-movement in financial market: Fractal behavior, information flow, causality and forecasting
Finansal piyasalarda birlikte hareket üzerine üç makale: Fraktal davranış, bilgi akışı, nedensellik ve tahmin
CENGİZ KARATAŞ
Doktora
İngilizce
2022
EkonometriYeditepe ÜniversitesiFinansal İktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VEYSEL ULUSOY
- Essays on electricity price modeling and forecasting
Elektrik fiyatlarının modellenmesi ve tahmini üzerine makaleler
UMUT UĞURLU
Doktora
İngilizce
2019
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OKTAY TAŞ
- Sağlık hizmetleri arzı ve talebinin ajan bazlı modellemesi ve makine öğrenmesi ile ön tahmini
Agent-based modeling and machine learning forecasting of healthcare supply and demand
DEMET TOPAL KOÇ
