Geri Dön

Probit regresyon modelde çoklubağlantı problemi üzerine

On the problem of multicollinearity in probit regression models

  1. Tez No: 630424
  2. Yazar: KADRİYE KILINÇ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. YASİN ASAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Matematik, İstatistik, Mathematics, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Necmettin Erbakan Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 82

Özet

Bu çalışmada, çoklu doğrusal bağlantı probleminin en çok olabilirlik tahmincisi üzerindeki etkileri probit regresyon modelde analiz edilmiştir. Tasarım matrisindeki doğrusal çizgiye yakın bağımlılıkların, en çok olabilirlik tahminini olumsuz etkilediği bilinir yani; standart hatalar o kadar büyük hale gelir ki tahminlerin tutarsız olduğu gözlenir. Bu durumda en çok olabilirlik tahmincisine ve ridge tahmincisine alternatif olarak yeni bir jackknife ridge tahmincisi tanıtılmıştır. Tahmin edicilerin hata kareler ortalamasının özellikleri teorik olarak incelenmiştir. Tahmin edicilerin performansını değerlendirmek için bir Monte Carlo simülasyon çalışması tasarlanmış ve performans kriterleri olarak hata kareler ortalaması (MSE) ve karesel yanlılık (bias) kullanılmıştır. Elde edilen yeni tahmin edicinin faydaları gerçek bir veri uygulaması ile gözlenmiştir.

Özet (Çeviri)

In this study, the effects of multicollinearity on the maximum likelihood estimator are analy-zed in the probit regression model. It is known that the near-linear dependencies in the design matrix affect the maximum likelihood estimation negatively, namely, the standard errors become so large so that the estimations are said to be inconsistent. Therefore, a new jackknifed ridge estimator is introduced as an alternative to the maximum likelihood technique and the well-known ridge estimator. Mean squared error properties of the listed estimators are investigated theoretically. In order to evaluate the performance of the estimators, a Monte Carlo simulation study is designed and simulated mean squared error and squared bias are used as performance criteria. Finally, the benefits of the new estimator is illustrated via a real data application.

Benzer Tezler

  1. Kamusal dürtme uygulamalarının vergi uyumuna etkisi üzerine bir araştırma: Burdur ili örneği

    A study on the effect of public nudge practices on tax compliance: Burdur province example

    SADIK AYDOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    MaliyeAfyon Kocatepe Üniversitesi

    Maliye Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ BALKI

  2. Doğrudan gelir desteğine çiftçilerin yaklaşımı: Erzurum merkez köyleri örneği

    The Attitudes of the farmers towards the direct income support payment: A case in Erzurum central districts

    NURAY DEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    EkonomiAtatürk Üniversitesi

    Tarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FAHRİ YAVUZ

  3. Manipulation of financial information in terms of investment decision and a practice with Beneish model

    Yatırım kararı açısından finansal bilgi manipülasyonu ve Beneish modeli üzerinden bir uygulama

    İZZET UĞUR ÖLMEZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    İşletmeBahçeşehir Üniversitesi

    İşletme (İngilizce) Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN ÇELENK

  4. TAR-ET ve et kombinası destekleme politikalarının Erzurum besi hayvancılığı sektörüne etkilerinin analizi

    Analysis of impacts of TAR-ET and slaughter house support policies on fattenning cattle sector in Erzurum

    YILMAZ AKINCI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    ZiraatAtatürk Üniversitesi

    Ziraat Bölümü

    PROF. DR. FAHRİ YAVUZ

  5. Sürdürülebilirlik endeksine dahil olmanın finansal performansa etkileri üzerine bir araştırma

    A research on the effects of inclusion in the sustainability index on financial performance

    FURKAN KAYHAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    BankacılıkAnkara Hacı Bayram Veli Üniversitesi

    Bankacılık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GANİTE KURT