Predictive residual sum of squares compared with J and JA in nonnested hypothesis testing
İçiçe geçmemiş hipotez testinde tahmini hata karelerinin toplamı metodunun J ve JA testleri ile karşılaştırılması
- Tez No: 52072
- Danışmanlar: PROF.DR. ASAD ZAMAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonomi, Economics
- Anahtar Kelimeler: Tahmini Hata Karelerinin Toplamı, J testi, JA testi, İçice Geçmemiş Hipotez Testi, Predictive Residual Sum of Squares, J test, JA test, nonnested hypothesis testing
- Yıl: 1996
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 55
Özet
ÖZET İÇİCE GEÇMEMİŞ HİPOTEZ TESTİNDE TAHMİNİ HATA KARELERİNİN TOPLAMI METODUNUN J VE JA TESTLERİ İLE KARŞILAŞTIRILMASI YENER KANDO?AN Yüksek Lisans Tezi, İktisat Bölümü Tez Yöneticisi: Prof. Dr. Asad Zaman Mayıs 1996 İçice geçmemiş hipotez testinde Davidson ve MacKinnon (1981) tarafından önerilen J testi ve Fisher ve McAleer (1981) tarafından önerilen JA testi sık kullanılan iki testtir. Bu tezde ilk önce içice geçmemiş hipotez testinde kullanılan J ve JA testi için genel bilgi ve bu konularda yapmış olduğumuz yayın araştırması veriliyor. Sonra J ve JA testlerinin performansını tahmini hata karelerinin toplamı metodunkiyle karşılaştırılıyor. İkinci dereceden modellerin Leontieff modeliyle, Logaritmik modellerin Lineer modellerle test edilmesinde Monte Carlo deneylerini kullanarak bu test teknikleri karşılaştırıldı. Bu deneyler sonucunda tahmini hata karelerinin toplamı metodunun diğer testler karşısında güç bakımından üstün olduğu bulundu. Son olarak gerçek verileri kullanarak 1987-1995 dönemi Türkiyesi için değişik tüketim fonksiyonları teorileri test edildi.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT PREDICTIVE RESIDUAL SUM OF SQUARES COMPARED WITH J AND JA IN NONNESTED HYPOTHESIS TESTING YENERKANDOGAN MASTER OF ECONOMICS Supervisor: Prof. Dr. Asad Zaman May 1996 In nonnested hypothesis testing, J test suggested by Davidson and MacKinnon (1981) and JA test suggested by Fisher and McAleer (1981) are two common tests used to evaluate hypotheses. In this thesis, we first give the necessary background for J and JA tests in nonnested hypothesis testing and the literature survey on these issues. We then compare the performances of J and JA tests with Predictive Residual Sum of Squares method. Monte Carlo experiments are carried out to compare these tests in testing Quadratic versus Leontieff models and also Linear versus Log-Linear models, where we find that Predictive Residual Sum of Squares method has superiority over the other tests mentioned in terms of power. In the end, a real case study testing different consumption function theories for 1987-1995 period in Turkey is presented.
Benzer Tezler
- Saatlik ve aylık rüzgar verisiyle rüzgar enerjisi modellemesi
Modeling wind energy using hourly and monthly wind data
FERDİ TÜRKSOY
Doktora
Türkçe
1997
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZAFER ASLAN
- Türkiye rüzgarlarının alan-zaman modellemesi
Spatio-temporal modeling winds of Turkey
AHMET DURAN ŞAHİN
- Improved extreme learning machines and applications
Geliştirilmiş aşırı öğrenme makineleri ve uygulamaları
MOHANAD ABD SHEHAB AL KARAWI
Doktora
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NİHAN KAHRAMAN
- Computational aerodynamic analysis of flow around Apollo reentry capsule with anisotropic mesh adaptation
Anisotropik mesh adaptasyonu ile Apollo yeniden giriş kapsül çevresindeki akışın hesaplamalı aerodinamik analizi
BADAMASI BABAJI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Havacılık Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ŞAHİN
- Predicting government bond price returns using machine learning algorithms
Devlet tahvili getirilerinin makine öğrenme modelleri ile tahmin edilmesi
DENİZ ÖZDEMİRCİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Ekonomiİstanbul Bilgi ÜniversitesiFinansal İktisat Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BARIŞ SOYBİLGEN