Geri Dön

Bilgi kriterini kullanarak uygun arma modellerinde değişken seçimi yapmak: Silikon vadisi şirketlerine ilişkin hisse senedi uygulaması

Different choice of appropriate arma model using the information criterion: Applying the share certificate of silicone valley companies

PDF İndir

  1. Tez No: 524830
  2. Yazar: ALEV KAYA
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SİNAN ÇALIK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Model Seçimi, Bilgi Kriterleri, Silikon Vadisi, Teknoloji, ARMA modelleri, AIC, BIC, AICc, Model Selection, Information Criteria, Silicon Valley, Technology, ARMA Models, AIC, BIC, AICc
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İstatistik Bilgi Sistemleri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 77

Özet

Birçok konuda Regresyon Analizi uygulanırken bağımlı değişken veya değişkenleri etkileyecek bağımsız değişkenlerin saptanması çoğu zaman güç olmaktadır. İstatistiksel çıkarımdaki problemlerin büyük bir çoğunluğu istatistiksel modelleme ile ilgili sorunlardandır denebilir. Model Seçimi, açıklayıcı değişkenlerden hangisi ya da hangilerinin açıklanan değişken üzerinde etkili olduğunu ortaya koyarak mevcut aday modeller içerisinden en uygun modelin en basit modelle seçilmesi sürecidir. En uygun modelin en basit modelle seçilmesinin analiz sırasında hem hesaplama rahatlığı hem de veri derlenmesindeki maliyet tablosunda hafifletici etkiye sahiptir. Problemin boyutunun indirgenmesiyle, model parametrelerinin daha doğruya yakın bir şekilde tahmin edilmesi ve daha açık tespitlerde bulunulması da sağlanır. Bu çalışmada Silikon Vadisindeki on büyük şirketin bir aylık süreçte günlük hisse senetlerine ait değerleri, ARMA modelli bir zaman serisi analizinde AIC, AICc, BIC bilgi kriterleri kullanılarak uygun model için gerekli değişken seçimi yapılmış, optimal sonuçlar ortaya konulmaya çalışılmıştır.

Özet (Çeviri)

In many cases, it is often difficult to identify dependent variables or independent variables that will affect variables when Regression Analysis is applied. A large number of problems in the statistical inference may be related to statistical modeling problems. Model Selection is the process of choosing the most suitable model from the existing candidate models by using the simplest model, revealing which of the explanatory variables or which ones are effective on the explained variable. Choosing the most appropriate model with the simplest model has both computational comfort during analysis and mitigating effect on the cost table in the data compilation. By reducing the size of the problem, it is also possible to estimate the model parameters more accurately and make clearer determinations. In this study, the values of the daily stocks of the ten largest companies in the Silicon Valley during the one month period and the AIC, AICc and BIC information criteria in the ARMA model time series analysis were used to determine the appropriate variables for the optimal model.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    827860

    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

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL

  2. Tez No

    634839

    Sales forecasting in fashion retail industry with classical and machine learning methods

    Moda perakendesi sektöründe klasik ve makine öğrenmesi metodları ile satış tahmini

    HANİFE IŞIK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Ekonomiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Ekonomi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TOLGA YURET

  3. Tez No

    100773

    Akarsu askı maddesi debilerinin zaman serileriyle modellenmesi ve hazne ölü hacim tahmini

    Time series modelling of suspended sediment discharges and dead volume estimation

    TANJU AKAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. ATIL BULU

  4. Tez No

    119986

    Güneydoğu Anadolu Projesi alanında günlük ortalama sıcaklıkların stokastik modellenmesi ve ters uzaklık yöntemiyle alansal dağılımının haritalanması

    Stochastic modelling of daily mean temperature in the Southeastern Anatolia Project area and mapping with inverse distance technique

    TAHSİN TONKAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    ZiraatÇukurova Üniversitesi

    Tarımsal Yapılar ve Sulama Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. KAZIM TÜLÜCÜ

  5. Tez No

    255933

    Çoruh havzasındaki aylık nehir akımlarının stokastik modellemesi

    Stochastic modelling of mean monthly flows in Çoruh basin

    HİLAL ERDEM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    İnşaat MühendisliğiAtatürk Üniversitesi

    İnşaat Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM CAN

Geri Dön