Geri Dön

Dayanıklı zaman serileri metotlarının karşılaştırılması

The comparison of the robust time series methods

  1. Tez No: 833636
  2. Yazar: IŞIL DİKER
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. HAKAN SAVAŞ SAZAK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 57

Özet

Pür otoregresif (AR) sürecinde parametreler genellikle en küçük kareler (Least squares, LS) yöntemiyle tahmin edilir. LS yönteminin kullanılabilmesi için bazı varsayımların sağlanması gerekir. Varsayımlar sağlanmadığında veya veri setinde aykırı değerler olduğunda, LS tahmin edicilerinin etkinliğinde büyük kayıplar olabilir. Bu nedenle LS yöntemine alternatif yöntemler tercih edilmelidir. Bu çalışmada, veri setinde aykırı değerler olduğunda LS tahmin edicilerinin etkinlikleri, simülasyon yoluyla dayanıklı alternatifler ile karşılaştırılmıştır. Çalışmada ayrıca dayanıklı yöntemler arasındaki karşılaştırma sonuçları ayrıntılı olarak yer almaktadır. Hata teriminin standart normal dağılıma sahip olduğu aykırı değer içermediği ve Dixon'ın aykırı modeli olmak üzere iki durum için AR(1) modeli parametre tahmininde Monte Carlo tekniği kullanılarak LS, Huber M, Tukey M, S ve MM tahmin edicilerini içeren simülasyon çalışması R programlama dili ile gerçekleştirilmiştir. Simülasyonlarda, otoregresif parametrenin ve örneklem büyüklüğünün değişen değerleri için söz konusu olan tahmin edicilerin etkinliği incelenmiştir. Dixon'ın aykırı değer modeli için simülasyon sonuçları, LS tahmin edicilerinin, en iyi oldukları hata teriminin varyansı dışında her zaman en kötü olduğunu göstermektedir. Otoregresif parametre için, Huber M tahmin edicileri en iyi performansı göstermiştir fakat kesme parametresi için performans değerlendirmesi, örneklem büyüklüğü ve otoregresif parametrenin değeri gibi çeşitli faktörlere bağlıdır. Ayrıca çalışmanın sonunda, bir gerçek hayat verisi uygulaması gerçekleştirilmiştir. Bu çalışma, LS yönteminin çeşitli koşullar altında sahip olduğu zayıflıkları göstermekle birlikte, bu durumlarda hangi dayanıklı yöntemin seçileceğine dair de katkıda bulunmaktadır.

Özet (Çeviri)

Parameters are usually estimated by the least squares (LS) method in the pure autoregressive (AR) process. The LS method can be used when some assumptions are fulfilled. When some assumptions are not fulfilled or outliers exist in the data set, there may be big losses in the efficiency of the LS estimators. Robust alternatives were suggested for this reason. In this study, in order to investigate the amount of efficiency loss in the LS estimators when there are outliers in the data set, the efficiencies of the LS estimators are compared with the robust alternatives through simulation. The study also includes the comparison results among the robust methods in detail. The simulation study including LS, Huber M, Tukey M, S and MM estimators was carried out with the R programming language by using Monte Carlo technique in AR(1) model parameter estimation, for two cases, when the error term is standard normally distributed without outliers and for the Dixon's outlier model. In the simulations, the efficiency of the aforementioned estimators for the varying values of the autoregressive parameter and sample size examined. Under the Dixon's outlier model, the simulation results show that the LS estimators are always the worst except for the variance of the error term for which they are the best. For autoregressive parameter, it depends on various factors like the sample size and the value of the autoregressive parameter. Additionally, at the end of the study, a real life data application is performed. This study shows the weaknesses the LS method has under several conditions but also makes contribution on which robust method to choose under these situations as well.

Benzer Tezler

  1. İktisadi zaman serilerinde karşılaşılan aykırı gözlemler ve kullanılan güçlü tahmin yöntemleri

    Outliers encountered in economic time series and employed robust estimation techniques

    ÖZLEM YORULMAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Ekonometriİstanbul Üniversitesi

    İktisat Bölümü

    PROF. DR. A. KARUN NEMLİOĞLU

  2. Türk imalat sanayiinde ücret-fiyat spirali: Çok değişkenli zaman serileri analizi

    Wage-price spiral in turkish manufacturing industry: A multi-variable time series analysis

    NİHAL ÖZKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    EkonomiVan Yüzüncü Yıl Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET AKİF ARVAS

  3. Zaman serisi öngörüsünde dendrit yapay sinir ağları için parçacık sürü optimizasyonuna dayalı dayanıklı öğrenme algoritması

    Robust learning algorithm based on particle swarm optimization for dendritic artificial neural networks in time series forecasting

    AYŞE YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    İstatistikGiresun Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. UFUK YOLCU

  4. Essays on unit root tests in time series

    Zaman serilerinde birim kök testleri üzerine makaleler

    KEMAL ÇAĞLAR GÖĞEBAKAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Ekonometriİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    İktisat (İngilizce) Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET TANER YİĞİT

  5. Essays on infinite variance stable errors and robust estimation procedures

    Sonsuz varyans stable hataları ve sağlam tahmin prosedürleri üzerine makaleler

    FATMA ÖZGÜ SERTTAŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    EkonomiIowa State University

    Ekonomi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BARRY L. FALK