Geri Dön

Zaman serilerinin duraganlaştırılmasında birim kök testi ve eşbütünleşme

Unit root test and cointegration in the time series stationarity

  1. Tez No: 62991
  2. Yazar: HÜSEYİN GÜRBÜZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. İBRAHİM İLHAN HASGÜR
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, İşletme, Statistics, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 1997
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 210

Özet

ÖZET Bu çalışmada teorik olarak zaman serilerinin durağanlaştırılması, zaman serilerinin durağanlaştırılmasın da kullanılan çeşitli birim kök testleri ve ayrıca eşbütünleşme testleri ele alınmıştır. Daha sonra Türkiye'nin satın alma gücü paritesi 1970:01 - 1994:04' dönemleri arasında Dolar ve Mark döviz kurlarıyla sınanmıştır. Ele aldığımız veriler üçer aylık zaman serisinden oluşmaktadır ve uygulamaya öncelikle zaman serilerinin içerdiği unsurların belirlenmesiyle başlanmıştır. Daha sonra ise mevsimsel birim kök (mevsimsel bütünleşme); testlerinden olan Dickey - Fuller Mevsimsel Bütünleşme (DFSI) ve Geliştirilmiş Dickey - Fuller Mevsimsel Bütünleşme (ADFSI) testleriyle, birim kök ise; Geliştirilmiş Dickey - Fuller (ADF) ve Phillips - Perron (PP) testleriyle test edilip değişkenlerin aynı mertebeden bütünleştiği görülmüştür. Satın alma gücü paritesi hipotezindeki değişkenler arasındaki uzun dönemli ilişki yani eşbütünleşip eşbütünleşmediği Johansen Eşbütünleşme testiyle test edilmiştir. Ayrıca eşbütünleşme vektörü ve onun ağırlıkları üzerine konan sınırlamaların sınanmasına da yer verilip yorumlanmıştır. Uygulamada ele aldığımız testlerin uygun modellerinin belirlenmesinde Akaike Bilgi Kriter Testi (AIC), Schwarz Testi (SC), Nihai Tahmin Hata Testi (FPE), Hannan Quinin Kriter Testi (HQ), Olabilirlik Oran Testi (LR) ve otokorelasyon grafiklerinin anlamlılık testlerinden faydalanılmıştır.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT In this study, we theoretically analyzed the time series stationarity and unit root tests which are used for time series stationarity, and also we analyzed co-integration tests. Then purchasir%,power parity of Turkey is tested for 1970:01 - 1994:04 using USD and DM exchange rates. Variables which we used include three months time series. We started practice with the determinate of the time series elements. Then, we tested seasonal unit root with the DFSI (Dickey - Fuller Seasonal Integration) and ADFSI (Augmented Dickey - Fuller Seasonal Integration), which are from seasonal co-integration tests. When, we tested unit root with the ADF (Augmented Dickey - Fuller) and PP (Phillips - Perron) test, we have seen that variables have been integrated with the same order. We tested the long term relationship among the variables of purchasing power parity hypothesis using Johansen co-integration test to determine whether there is co- integration or not In addition, we explained the restrictions which are put on co- integration vector and its weights. We used Akaike Information Criterion Test (AIC), Schwarz Test (SC), Final Prediction Error Test (FPE), Hannan - Quinn Criterion Test (HQ), likelihood Ratio Test (LR) and significant tests otecorelation graphs to determine best models of test which we worked on in practice.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    637008

    A comparative study of classical and machine learning approaches for time series forecasting: An empirical analysis on exports in turkey

    Zaman serilerinin tahminlenmesinde klasik ve makine öğrenmesi yaklaşımlarına yönelik karşılaştırmalı bir çalışma: Türkiye'nin ihracatı üzerine deneysel bir analiz

    EDA GÜNEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    EkonometriOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CEYLAN YOZGATLIGİL

  2. Tez No

    425796

    Parçacık sürü optimizasyonuna dayalı en küçük budanmış kareler yöntemi ile çarpımsal nöron model için dayanıklı öğrenme algoritması

    Robust learning algori̇thm for multiplicative neuron model artificial neural networks wi̇th least tri̇mmed squares based on particle swarm optimization

    ÖZGE GÜNDOĞDU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EROL EĞRİOĞLU

  3. Tez No

    353686

    Zaman serilerinin öngörüsü için GKA tabanlı DVR metodları

    Emd based SVR methods for time series prediction

    BAHADIR BİCAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. YUSUF YASLAN

  4. Tez No

    629680

    Comparison of arima and LSTM models for bitcoin price prediction

    Arıma ve LSTM modellerinin bitcoin veri seti fiyat tahmini ile karşılaştırılması

    İBRAHİM GÜNEŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BETÜL ERDOĞDU ŞAKAR

  5. Tez No

    695340

    Sezgisel bulanık kümelerin bileşenlerinin kombinasyonuna dayalı zaman serisi öngörü modeli

    A new time series forecasting model based on the combination of intuitionistic fuzzy sets components

    ŞULE NAZLI ARSLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    İstatistikGiresun Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZGE CAĞCAĞ YOLCU

Geri Dön