Geri Dön

Pooling time series and cross-sectional data an application to Turkish export demand analysis

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 7450
  2. Yazar: A.SÜREYYA URAL
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. KÜRŞAT AYDOĞAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ekonomi, Economics
  6. Anahtar Kelimeler: Pooling Time Series and Cross Sectional data, Multiple Regression, Covariance Model, Least Squares, Dummy Variables, F tests
  7. Yıl: 1989
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 55

Özet

ÖZET Zaman Serileri ve Kesitsel Verilerin Birleştirilmesi: Türk İhracatina Taleo Analizi Üzerine Bir Uygulama A. Süreyya Ural işletme Yönetimi Yüksek Lisans Tez Yöneticisi : Yard. Prof. Dr. Kursat Aydogan Şubat 1989 Bu çalışma zaman serisi ve kesitsel verilerin birleştirilmesi ve Türk ihracatina talep modellerinin mukayesesi ve birleştirme şekilleri incelenmiştir. Bu amaç için iki regresyon modeli kurulmuş ve bunlarin değişik birleştirme gruplari için uygunluklar! bir birleri ile mukayese edilmiş ve birleştirmenin geçerlliliği test edilmiştir. Bu analizler için 25 senelik bir zaman serisi (1963-1986) ve Türkiyeden en çok ihracat yapan 10 ülke kesiti İncelenmiştir. Çok değişkenli regresyon analizi uygulanarak ve elde edilen sonuçlardir dizi F testi ile denenerek hem birleştirmenin hemde modelin uygunluğu araştirilmistir. Anahtar Kelimeler Zaman Serisi ve Kesitsel Verilerin Birleştirilmesi, Cok Değişkenli Regresyon, Kovaryans Modeli, En Kucuk Kareler. Dummy Değişkenler, F testleri.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT POOLING TIME SERIES AND CROSS SECTIONAL DATA: AN APPLICATION TO TURKISH EXPORT DEMAND ANALYSIS A. Süreyya Ural Master of Business Administration in Management Supervisor : Assistant Prof. Dr. Kursat Aydogan February 1389 In this study, Pooling of time series and cross sectional data is used for constructing a demand model for the Turkish Exports. Two regression models are employed and compared by their fitness to the proposed pooling arrangements and demand relations. 25 Year time series {İ963-İ9863 and cross sectional data covering top İ0 exporters from Turkey are used for this purpose. Multiple regression analysis is conducted over different pooling arrangements and properness of pooling and fitness of model is tested by means of a series of F tests.

Benzer Tezler

  1. SDH şebekeler ve SDH şebekelerde yönetim

    Başlık çevirisi yok

    ZAFER GEDİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜNSEL DURUSOY

  2. Panel verilerle regresyon modelleri

    Regression models with panel data

    GÖKHAN UYAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    EkonometriAnadolu Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEMMEDAĞA MEMMEDLİ

    YRD. DOÇ. DR. RABİA ECE OMAY

  3. Yinelemeli sinir ağları ile işaret dili tanıma

    Sign language recognition with recurrent neural networks

    İBRAHİM ÇETİNKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAMER ÖLMEZ

  4. A metric learning based system for retail product recognition and novel class discovery

    Metrik öğrenme tabanlı ürün tanıma ve yeni ürün keşfetme sistemi

    İBRAHİM ŞAMİL YALÇINER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAZIM KEMAL EKENEL