Geri Dön

Zaman serileri analizinde parametrik olmayan yaklaşımlar: Yeni bir test önerisi

Non-parametric approaches in time series analysis: A novel test proposal

PDF İndir

  1. Tez No: 861413
  2. Yazar: HÜSEYİN İÇEN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. NİLGÜN ÇİL
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Ekonometri, Econometrics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 60

Özet

Bu çalışmada parametrik olmayan yaklaşımlarla zaman serileri analizlerinde kullanılan dirençli tahmin yöntemleriyle üstel yumuşak geçişli otoregresif bir birim kök testi önerilmektedir. Birim kök testlerinde yaygın olarak görülen hata terimlerindeki beyaz gürültü varsayımının sağlanmamasından dolayı kullanılan birim kök testleri hatalı sonuçlara neden olabilmektedir. Bu varsayımın esnetilmesi ile çeşitli birim kök testleri oluşturulmaktadır. Bu tez kapsamında üstel yumuşak geçişli extremum tipi bir doğrusal olmayan birim kök testi geliştirilmiştir. Bu tez kapsamında parametrik olmayan yöntemlerle elde edilen uzun dönem varyansın hata terimlerindeki yapının daha doğru tahmin tahmin edilmesiyle doğrusal olmayan birim kök testlerinin geleneksel birim kök testlerine göre üstünlükleri bir arada değerlendirilmektedir. Dolayısıyla çalışmada öncelikle hata terimlerindeki dinamikleri dikkate alan doğrusal ve doğrusal olmayan birim kök testleri ele alınmıştır. Daha sonra uzun dönem varyansın tahmin edilmesinde kullanılan parametrik olmayan yaklaşımlar açıklanmıştır. Son kısımda parametrik olmayan yöntemlerle elde edilen uzun dönem varyansın üstel geçişli otoregresif bir birim kök testine uyarlanmasıyla yeni bir birim kök testi önerilmiştir. Önerilen bu testin benzer yaklaşımlarla elde edilen testlere kıyasla daha üstün güç özellikleri bulunmaktadır. Ayrıca hata terimlerindeki otoregresif ve hareketli ortalama süreçleri izlemesi durumunda da testin güç performansı oldukça yüksektir.

Özet (Çeviri)

In this study, we propose an exponential smooth transition autoregressive unit root test, utilizing robust estimation methods commonly employed in time series analysis with non-parametric approaches. Traditional unit root tests often yield inaccurate results due to the white noise assumption in error terms, which may not hold true. To address this limitation, various unit root tests have been enhanced by relaxing this assumption. In this thesis, we present the development of an exponential smooth transition extremum-type non-linear unit root test. Within the scope of this thesis, we evaluate the advantages of non-linear unit root tests over traditional ones, along with the more accurate estimation of error term structure in long-run variance obtained through non-parametric methods. Firstly, we discuss both linear and non-linear unit root tests, considering the dynamics of error terms. Subsequently, we explain non-parametric approaches used for estimating long-run variance. In conclusion, we propose a novel unit root test by adapting the long-run variance obtained through non-parametric methods to an autoregressive unit root test with exponential transition. This proposed test demonstrates superior power properties compared to tests derived from similar approaches. Additionally, the test exhibits high power performance when applied to autoregressive and moving average processes in error terms.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    439711

    Time series forecasting via computational intelligence methods

    Zaman serileri tahminlemede bilgi işlemsel zeka uygulamaları

    ATAKAN ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR

  2. Tez No

    557662

    Low flow duration frequency curves and trend analysis

    Düşük akım süre frekans eğrileri ve trend analizi

    SELEN ORTA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAFZÜLLAH AKSOY

  3. Tez No

    474358

    Autoregressive forests for multivariate time-series modeling

    Çokdeğişkenli zaman serilerinin modellemesinde çokdeğişkenli ormanlar

    KEREM SİNAN TUNCEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Mühendislik BilimleriBoğaziçi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA GÖKÇE BAYDOĞAN

  4. Tez No

    639330

    Deep learning based segmentation pipeline for label-free phase-contrast microscopy images

    Etiketsiz faz-kontrast mikroskopi görüntüleri için derin öğrenme tabanlı segmentasyon boru hattı

    AYDIN AYANZADEH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN

    DOÇ. DR. DEVRİM ÜNAY

  5. Tez No

    180556

    Mühendislik yapılarındaki dinamik davranışların jeodezik ölçmelerle belirlenmesi

    Determining the dynamical behaviors of engineering structures by geodetic measurements

    HEDİYE ERDOĞAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik Üniversitesi

    Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ENGİN GÜLAL

Geri Dön