Geri Dön

Otoregresif kesirli bütünleşik hareketli ortalama (ARFIMA) modelinin belirlenmesi: Türkiye, Hindistan ve Brezilya ülkeleri üzerine uygulamalar

Determination of the autoregressive fractionally integrated moving average (ARFIMA) model: Applications on Turkey, India and Brazil

  1. Tez No: 561539
  2. Yazar: SEMANUR SARIÇAM
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. BARIŞ AŞIKGİL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 83

Özet

Bu çalışmanın amacı, Türkiye, Hindistan ve Brezilya ülkelerine ait petrol kiralarının ve mal ticaretinin otoregresif kesirli bütünleşme hareketli ortalama modeli ile incelenmesidir. Burada, petrol kiralarına ait 1970-2016 yıllarını kapsayan veriler ile mal ticaretine ait 1960-2017 yıllarını kapsayan veriler çalışmaya dahil edilmiştir. Bu çalışma için ARIMA ve ARFIMA modelleri kullanılmıştır. Tezde ilk olarak, petrol kiralarına ait Türkiye, Hindistan ve Brezilya serileri ile mal ticaretine ait Türkiye, Hindistan ve Brezilya serilerinin durağanlığını test etmek için klasik birim kök yöntemleri kullanılmıştır. Serilerin uzun hafızaya sahip olup olmadığı Hurst'ün R/S istatistiği ile belirlendikten sonra p,q ≤ 2 için olası tüm ARIMA ve ARFIMA modeller denenmiştir. En uygun model belirlendikten sonra ileriye yönelik tahminlere gidilmiştir.

Özet (Çeviri)

The purpose of this study is to analyze oil rents and merchandise trade of Turkey, India and Brazil with autoregressive fractionally integrated moving average model. Annual oil rents between 1970 and 2016 and annual merchandise trade between 1960 and 2017 are evaluated with ARIMA and ARFIMA models in this study. Firstly, ordinary unit root methods are used to check the stationarity of these series. Then, Hurst's R/S statistic is used whether the series has long memory or not and all possible ARIMA and ARFIMA models are examined for p,q≤2. After determining the most suitable model, future predictions (forecasts) are obtained.

Benzer Tezler

  1. Otoregresif kesirli bütünleşik hareketli ortalamalar modellerinde bayesci yaklaşımlar

    Bayesian aproaches in autoregressive fractionally integrated moving avarage models

    EROL EĞRİOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    İstatistikHacettepe Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SÜLEYMAN GÜNAY

  2. Stochastic modeling of stock exchange markets: Three essays

    Borsa piyasalarının stokastik modellemesi

    YAVUZ YILDIRIM

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    EkonomiYeditepe Üniversitesi

    Finansal İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GAZANFER ÜNAL

  3. ESTAR modellerinde alternatif iki yeni eşbütünleşme testi önerisi

    Proposal of two new alternative cointegration tests in ESTAR models

    HOŞENG BÜLBÜL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    EkonometriMarmara Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EBRU ÇAĞLAYAN AKAY

  4. Ekonomik krizlerde sosyal harcamalar: Türkiye üzerine 1990 sonrası makroekonometrik bir analiz

    Social expenditures in economic crises: A macroeconometric analysis on Turkey after 1990

    MEHTAP ÖKSÜZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    EkonomiÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi

    Maliye Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MURAT AYDIN

  5. Fonksiyonel otoregresif model ile Türkiye elektrik talep tahmini

    Forecasting Turkey electricity demand with functional autoregressive model

    KERİME HENGİRMEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İstatistikMarmara Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UFUK BEYAZTAŞ