Çok değişkenli zaman serilerinde bağımlılığın Kapula modellemesi
Copula modelling of the dependency in multivariate time series
- Tez No: 457897
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET ALİ CENGİZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 67
Özet
Değişkenler arasındaki bağımlılık yapısını belirleme istatistikte araştırılan en yaygın konulardan biridir. Literatürde bağımlılık yapısını belirlemek için birçok yöntem bulunmaktadır. En sık kullanılan yöntemlerden biri klasik regresyon analizidir. Ancak bu yöntem bağımlı değişken ile bağımsız değişkenler arasındaki doğrusallık ve hata terimlerinin birbirinden bağımsızlığı gibi varsayımlara sahiptir. Klasik regresyon analizinin varsayımlarından kaçınmak için yeni bazı yaklaşımlar geliştirilmiştir. Bunlardan biri de kapuladır. Genel anlamda kapula, rastgele değişkenler bağımlı olduğunda marjinal dağılım fonksiyonları yardımıyla ortak dağılım fonksiyonunu 〖[0,1]〗^2→[0,1] 'e yeniden tanımlayan bir fonksiyondur. Bu çalışmada, kapula tanımından ve cebirsel özelliklerinden bahsedilmiş, kapulaların varlığını ortaya koyan Sklar teoremi ve kapula ailesinin özel sınıfı olan Arşimedyan kapulaları incelenmiştir. Bağımlılık ölçüleri kapula yaklaşımıyla ele alınmış, önemli kapula ve Arşimedyan kapula aileleri tanıtılmıştır. Çok değişkenli zaman serilerinde, seriler arasındaki kesitsel bağımlılığı ortaya koyan kapulalar incelenmiştir. Hafner & Manner (2012) tarafından sunulan SCAR (Stokastik Otoregresif) kapulalar araştırılmıştır. SCAR kapula modeli doğrusal değildir ve zamanla değişen parametreye sahiptir. AR gizli sürecini takip eden parametre yüksek boyutlu integral probleminden dolayı ML-EIS (Maksimum Olabilirlik – Etkili Önem Örneklemesi) yardımıyla tahmin edilmiştir. Kullanılan bu teknik sağlam ve etkili sonuçlar sunmaktadır. Bu çalışmada uygulamaya yönelik olarak sanayi üretim endeksi ile ilgili temel değişkenler olan petrol fiyatları, doğalgaz fiyatları ve üretici fiyat endeksleri arasındaki bağımlılık yapısını ortaya konması amaçlanmaktadır.
Özet (Çeviri)
Determining dependence structure among variable is one of the most important issue investigated in statistics. There are a large amount of methods to determine the dependence in related literature. One of methods commonly used is the classical regression analysis. However, the method has some assumptions such as linearity between response variable and independent variables and independence of error values from each other. In recent years, new approaches to avoid from assumptions of the classical regression analysis have been improved. Copula is one of these methods. In general sense, copula is a function that redefine joint distribution function 〖[0,1]〗^2→[0,1] by means of marginal distribution funcitons when random variables are dependent. In this study, the description of copula and its algebraic properties are expressed. Sklar's Theorem revealing existence of the copulas and Archimedean copulas which are a particular class of the copula family are examined. Dependence measures are investigated the use of copula approach and important copula and Archimedean copula families are introduced. Copulas that reveal the cross-sectional dependency between series in multivariate time series are researched. SCAR (Stochastic Autoregressive) Copulas which was introduced by Hafner & Manner (2012) are investigated. The proposed model is nonlinear and has time-varying parameter. The parameter that follows AR latent process is estimated by means of ML-EIS (Maximum Likelihood-Efficient İmportance Sampling) due to integral problem with high dimensions. The technique used yields robust and efficient results. In this study for the sake of application, revealing the dependence pattern between industrial production indexes and their fundamentals: petrol price, natural gas price and producer price index is aimed.
Benzer Tezler
- Univariate and bivariate hydrological drought severity and duration frequency analysis of Yeşilırmak, Kızılırmak and Euphrates basins of türkiye using copula functions
Türkiye'nin Yeşilırmak, Kızılırmak ve Fırat havzalarının kopula fonksiyonları kullanılarak tek ve çift değişkenli hidrolojik kuraklık şiddet ve süresinin frekans analizi
İBRAHİM HALİL DEGER
Doktora
İngilizce
2023
İnşaat MühendisliğiHasan Kalyoncu Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET İSHAK YÜCE
- Analysis of volatility transmission mechanism across equity markets
Hisse senedi piyasalarında oynaklık geçişliliği mekanizmasının analizi
PINAR KAYA
Doktora
İngilizce
2017
Ekonometriİstanbul Teknik Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜLENT GÜLOĞLU
- Zaman-değişen okun katsayısı ve belirleyenleri
Time-varying okun coefficient and its determinants
BİLGE PEKÇAĞLAYAN
- Catchment scaled drought analysis: Integrated climate and hydrological perspectives
Havza ölçeğinde kuraklık analizi: Entegre iklim ve hidrolojik perspektifleri
SAEED VAZIFEHKHAH
Doktora
İngilizce
2018
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERCAN KAHYA
- The nexus between financial development and economic growth in Turkey: A semi-parametric approach
Türkiye'de finansal gelişim ve ekonomik büyüme arasındaki ilişki: Semiparametrik yaklaşım
NUR BİLGE
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Ekonomiİstanbul Teknik Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜLENT GÜLOĞLU
DR. OSMAN DOĞAN
