Geri Dön

Robust regression, HCCM estimators and an empirical Bayes application

Katı regresyon, HISKM tahmin edicileri ve bir ampirik Bayes uygulaması

  1. Tez No: 89669
  2. Yazar: MEHMET ORHAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ASAD ZAMAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Ekonometri, Ekonomi, Econometrics, Economics
  6. Anahtar Kelimeler: Heteroskedastiklik, Kırılma Noktası, En Küçük Kareler Medyam, Dışgözlem, Katı Mesafe, Ampirik Bayes. in, Ampirik dağılımlar, Bayes teorisi, Ekonometri, Heteroskedastisite, Katı regresyon, Kovaryans matrisleri, Regresyon, Heteroskedasticity, Breakdown Point, Least Median of Squares, Outlier, Robust Distance, Empirical Bayes. 11, Empirical distributions, Bayes theory, Econometrics, Heteroscedasticity, Robust regression, Covariance matrices, Breaking point, Regression
  7. Yıl: 1999
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonomi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

ÖZET KATI REGRESYON, HUKM TAHMİN EDİCİLERİ, VE BİR AMPİRİK BAYES UYGULAMASI MEHMET ORHAN Doktora Tezi, iktisat Bölümü Tez Yöneticisi: Prof. Dr. Asad Zaman May 1999 Bu doktora tezi üç ekonometri konusunu içermektedir ki bunlardan ilki katı regresyon analizine, ikincisi heteroskedastik regresyonda kovaryans vektörü tahmin edicileriyle ilgili araştırmalara, ve sonuncusu da İstanbul Borsası'ndaki gerçek verilerin kullanıldığı Am pirik Bayes yöntemine ayrılmıştır. Değişik katı regresyon teknikleri avantajlı ve sakıncalı taraflarıyla incelenmiş ve katı regresyon analizinin katkılarıyla daha önceden yapılmış bazı çalışmalar gözden geçirilmiştir. Sonuçlar ortaya çıkarmıştır ki daha önceki çalışmalarda dikkate alınmayan bazı dışgözlemler yanlış neticelere yol açmışlardır, ikinci kısım, mev cut heteroskedastisitiye uygun kovaryans matrisi (HUKM) tahmin edicilerinin teferruatlı ve kapsamlı bir değerlendirmesini bazı karşılaştırma kriterlerine göre yapmıştır. Zaman tarafından literatüre kazandırılan bir tahmin edici de dikkate alınmıştır. Son olarak, am pirik bir çalışma yapılmıştır. İstanbul Borsası'ndaki firmalar sektörlere sınıflandırılmış ve bunlar üzerinde finans literatüründe çok yaygın ve basit bir denklem kurularak bazı katsayı vektörü tahminleri yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT ROBUST REGRESSION, HCCM ESTIMATORS, AND AN EMPIRICAL BAYES APPLICATION MEHMET ORHAN Ph. D. OF ECONOMICS Supervisor: Prof. Dr. Asad Zaman May 1999 This Ph.D. thesis includes three topics of econometrics where the chapters of the whole study are devoted to robust regression analysis, research on the estimators for the covari- ance matrix of a heteroskedastic regression and finally an application of the Empirical Bayes method to some real data from Istanbul Stock Exchange. Some robust regression techniques are applied to some data sets to show how outliers of a data set may lead to wrong inferences. The results reveal that the former studies have gone through some wrong results with the effect of the outliers that were not detected. Second chapter makes a thorough evaluation of the existing heteroskedasticity consistent covariance matrix esti mators where the Maximum Likelyhood estimator recently promoted to the literature by Zaman is also taken into consideration. Finally, some empirical study is carried out in the last part of the thesis. The firms of ISE are categorized into sectors and some estimation is done over an equation which is very common and simple in the finance literature.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    51985

    Robust regression and applications

    Güçlü regresyon ve uygulamaları

    ARZDAR KİRACI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1996

    Ekonomiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    PROF.DR. ASAD ZAMAN

  2. Tez No

    255446

    A comparison of some robust regression techniques

    Bazı sağlam regresyon yöntemlerinin bir karşılaştırması

    EZGİ AVCI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLSER KÖKSAL

  3. Tez No

    556930

    Robust nonlinear regression methods

    Dayanikli doğrusal olmayan regresyon yöntemleri

    BURAK DİLBER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    İstatistikDokuz Eylül Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ABDULLAH FIRAT ÖZDEMİR

  4. Tez No

    372780

    Comparison of robust regression methods

    Dayanıklı regresyon metotlarının karşılaştırılması

    GÖZDE NAVRUZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    İstatistikDokuz Eylül Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ABDULLAH FIRAT ÖZDEMİR

  5. Tez No

    478546

    New robust penalized estimators for linear and logistic regression

    Lineer ve lojistik regresyon için yeni robust cezalı tahmin ediciler

    FATMA SEVİNÇ KURNAZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    İstatistikYıldız Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ATIF AHMET EVREN

    PROF. DR. PETER FILZMOSER

Geri Dön