Geri Dön

Panel veri analizi kullanılarak zaman serilerinin model tabanlı kümelenmesi

Model-based clustering of time series using panel data analysis

PDF İndir

  1. Tez No: 667113
  2. Yazar: SELİM DÖNMEZ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZER ÖZAYDIN, PROF. DR. HAMZA EROL
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Dağıtım modelleri, Distribution models
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Eskişehir Osmangazi 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: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmada, model tabanlı kümelemenin panel veri analizine sunabileceği katkıları incelenmiştir. Panel veri, seçilmiş birtakım birimlerin zaman serilerinden oluşan özel bir veri türüdür. Panel verideki birimlerin sınıflandırması, birtakım panel veriler için uygulamaya açık olduğu gibi aynı zamanda gereklidir. Bu çalışmada, Borsa İstanbul(BIST) panel verisi, gayri safi yurtiçi hasıla panel verisi, yabancı yatırım panel verisi ve Dow-Jones panel verisinin model tabanlı kümelenmesi gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmada sözkonusu veriler üzerinde gerçekleştirilen kümeleme analizinde elde edilen kümelerin geçerliliği, kümelerin gölge değişkenlerinin sözkonusu verilerin panel veri analizine dahil edilmesi ile değerlendirilmiştir. Sözkonusu verilerden model tabanlı kümeleme ile elde edilen kümeler panel veri analizine olumlu katkılar sunmuştur.

Özet (Çeviri)

In this study, we aimed to examine the potential contributions of model-based clustering to the panel data analysis. Panel data, is an aggregation of time series of selected cross-sectional units. The clustering of such units is not only applicable to some panel data but also necessary to them. In this study, we applied model-based clustering to data such as Borsa Istanbul(BIST) panel data, gross domestic product panel data, foreign direct investment panel data and Dow-Jones panel data. In this study, the validity of clusters obtained by the cluster analysis of aforementioned data were evaluated by introducing the dummy variables of clusters to the panel data analysis of aforementioned data. This application provided positive contributions to the panel data analysis of aforementioned data.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    545908

    Mekansal-zamansal hasta hareketlilik verileriyle mekansal etkileşim örüntülerinin analizi ve akış haritaları aracı tasarımı ve geliştirilmesi

    Analysis of spatial interaction patterns using spatio temporal patient mobility data, and designing and developing a flow mapping tool

    SELMAN DELİL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Coğrafyaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RAHMİ NURHAN ÇELİK

  2. Tez No

    519749

    Catchment scaled drought analysis: Integrated climate and hydrological perspectives

    Havza ölçeğinde kuraklık analizi: Entegre iklim ve hidrolojik perspektifleri

    SAEED VAZIFEHKHAH

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERCAN KAHYA

  3. Tez No

    999914

    R&D expenditures and productivity under financial conditions: Static and dynamic panel data analysis for firms in Turkiye

    Finansal koşullar altında Ar-Ge giderleri ve verimlilik: Türkiye'deki firmalara yönelik statik ve dinamik panel veri analizi

    BÜŞRA KAYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Ekonometriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OSMAN DOĞAN

  4. Tez No

    1017673

    Forecasting solar irradiance using deep learning and big data analytics techniques in Sakarya and Damascus

    Sakarya ve Şam'da derin öğrenme ve büyük veri analitiği teknikleri kullanılarak güneş ışınımının tahmini

    MARYA ALHAJMOHAMMADOTHMAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CEYDA AKSOY TIRMIKÇI

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DENİZ BALTA

  5. Tez No

    783711

    Comparison of experimental and semi-experimental models for predicting solar thermal power plants with artificial neural network

    Solar termal santralların yapay sinir ağlarıyla öngörüsünde deneysel ve yarı-deneysel modellerin karşılaştırılması

    SHABNAM CHOOPANI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilimleri ve Teknoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BURAK BARUTÇU

Geri Dön