Zaman serilerinin modellenmesi ve stokastik prosesler
Time series modelling and stochastic processes
- Tez No: 85884
- Danışmanlar: PROF. DR. FEVZİ KUTAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1999
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 151
Özet
ZAMAN SERİLERİNİN MODELLENMESI VE STOKASTİK PROSESLER (Yüksek Lisans Tezi) Tarhan SERİN GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Haziran 1999 ÖZET Zaman serilerinin modellenmeleri sayesinde model üzerinden proses kontrolü ve model yardımı ile gelecek tahminleri yapılabilir. İlk önce bir zaman serisi hakkında önemli fikirlerin oluşturulmasında rolü bulunan, zaman serilerinin bileşenlerine ayrışımı tekniği anlatılmıştır. Zaman serilerinin daha kapsamlı çalışmalarına giriş özelliği sağlayan düzeltme teknikleri olan hareketli ortalamalar ve üssel düzeltme teknikleri incelenmiştir. Son olarak zaman serilerinin kapsamlı incelenmelerini sağlayan ARIMA modelleri Box- Jenkins metodolojisi verilmeye çalışılmıştır. Sağlam matematik ve istatistik temelleri bulunan ARIMA modelleri aracılığı ile zaman serisi için proses kontrolü yapılabilir ve gelecek tahminlerinin hesaplanabilmesine olanak sağlanır. ARIMA modellerinin yapısmm elverişliliğinden dolayı diğer tekniklerle bağlantıları kurulabileceği gibi, bu modeller teorisi ile çok daha kapsamlı çalışmalara giriş özelliğini gösterir. Daha sonra birkaç örnek zaman serisi anlatılan tekniklerle karşılaştırmalı olarak incelenmiş, elde edilen sonuçlar uygulamalar bölümünde derlenmiştir. Bilim Kodu : 605.02.02 Anahtar Kelimeler :Zaman Serileri, ARIMA, Stokastik Prosesler Sayfa Adedi :141 Tez Yöneticisi : Prof. Dr. Fevzi KUT AY
Özet (Çeviri)
11 TIME SERIES MODELLING AND STOCHASTIC PROCESSES (M. Sc. Thesis) Tarhan SERİN GAZI UNIVERSITY INSTITUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY June 1999 ABSTRACT By the shadow of time series modelling, process control studies may be applied, or future forecasts could be calculated by the model conformable for the time series. Many importand ideas about the time series had been stated by the study of time series decomposition technique, which has a role in understanding the nature of the series, was explained as the beginnig of the time series modelling. Some advanced studies progressed by the smoothing techniques which mostly moving averages and exponential smoothing techniques would then be a matter. Finally many advanced studies constructed by ARIMA modelling that these modelling techniques was explained in Box- Jenkins methodology. Process controlling and forecansting procedures could be done by using ARIMA modelling which have mathematical and statistical base in sound foundation. ARIMA modelling technique connects sufficiently with other time series modelling techniques could be indicated, and also theoretical wiev of ARIMA modelling is convenient for many other advanced studies. Some sample time series were then modelled up by the techniques explained here. Models were compared with results in the applications. Science Code :605.02.02 Key Words : Time Series, ARIMA, Stochastic Processes Page Number : 141 Adviser : Prof. Dr. Fevzi KUTAY
Benzer Tezler
- Finansal zaman serilerinin olasılıklı modellenmesi ve benzetimi
Stochastic modeling and simulation of financial time series
YUSUF KARADEDE
Doktora
Türkçe
2020
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLTEKİN ÖZDEMİR
- Akarsu askı maddesi debilerinin zaman serileriyle modellenmesi ve hazne ölü hacim tahmini
Time series modelling of suspended sediment discharges and dead volume estimation
TANJU AKAR
- Lasso VAR ve VARX modelleri üzerine bir uygulama
An application on Lasso VAR and VARX models
EMSAL ÇAĞLA AVCU
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Ekonometriİnönü ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BAHADIR YÜZBAŞI
- İktisadi zaman serilerinin modellemesinde bayesyen analizlerin etkinliği
The efficiency of bayesian analysis in modeling economic time series
OYA EKİCİ
- Su kütlesi değişiminin uydu gravite verileriyle analizi ve modellenmesi
Analysis and modelling of water mass variation by using satellite gravity data
ÖZGE GÜNEŞ
Doktora
Türkçe
2024
Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CÜNEYT AYDIN