Geri Dön

Panel veri analizi kullanılarak zaman serilerinin model tabanlı kümelenmesi

Model-based clustering of time series using panel data analysis

  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: Belirtilmemiş.
  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: 148

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. 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

  2. Future changes in hourly extreme precipitation, return levels, and non-stationary impacts in Türkiye

    Türkı̇ye'de saatlı̇k aşırı yağışlarda gelecektekı̇ değı̇şı̇mler, tekerrür miktarı ve durağan olmayan etkı̇ler

    KUTAY DÖNMEZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YURDANUR ÜNAL

  3. Panel verilerde çok değişkenli istatistiki modelleme

    Multivariable statistical modelling on panel data

    FATMA ESRA UĞURCA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İstatistikAnkara Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEMAL ATAKAN

  4. A stress testıng framework for the Turkısh bankıng sector: an augmented approach

    Türk bankacılık sektörü için bir stres testi çerçevesi: Bir genişletilmiş yaklaşım

    BAHADIR ÇAKMAK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    BankacılıkOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NADİR ÖCAL

  5. Rüzgar hız ve enerji verilerinin tahmini için kaotik yaklaşımla birlikte destek vektör regresyonunun kullanımı

    The use of support vector regression in conjunction with the chaotic approach for the forecasting of wind speed and energy data

    ELİF BEYZA ÇATALBAŞ ERDOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. KASIM KOÇAK