Doğrusal olmayan zaman dizilerinde ARCH ve GARCH modelleri ve uygulaması
Arch and garch models and teir applications in non-linear time series
- Tez No: 93585
- Danışmanlar: DOÇ. DR. REŞAT KASAP
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: ARCH (otoregressif koşullu değişen varyanslılık) modeli, GARCH (geneUeştirilmiş otoregressif koşullu değişen11 varyanslilik) modeli ve türevleri, durağan doğrusal zaman dizileri, LM test istatistiği
- Yıl: 2000
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 66
Özet
DOĞRUSAL OLMAYAN ZAMAN DİZİLERİNDE ARCH VE GARCH MODELLERİ VE UYGULAMASI (Yüksek Lisans Tezi) SABRİ SERKAN KIZILSU GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Haziran 2000 ÖZET Bu çalışma, Engle (1982) tarafından geliştirilen otoregressif koşullu değişen varyanslılık (ARCH) ve genelleştirilmiş şekli (GARCH) ile onların türevlerinden oluşan modellerin uygulamasını içermektedir. İncelemede öncelikle durağan doğrusal zaman dizileri modelleri ve doğrusal olmayan modellemenin teorik yapısı verildikten sonra uygulamaya geçilmiştir. Uygulama bölümünde, değişik eğilim yapısı gösteren zaman dizüerinin modellemesi yapılmıştır. Bu diziler, yıllık GSMH büyüme hızı, aylık tüketici fiyat artışları, aylık dönem sonu ÎMKB-100 bileşik endeksi (TL bazında) sayılan, aylık dönem sonu TCMB Amerikan Dolan döviz alış kuru, İşbankası hisse senedi değerleri ve Esbank günlük repo oranlandır. Bilim Kodu : 406 02 01
Özet (Çeviri)
Ill ARCH AND GARCH MODELS AND THEIR APPLICATIONS IN NON-LINEAR TIME SERIES (M.Sc.Thesis) Sabrı Serkan KIZILSU GAZI UNIVERSITY INSTITUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY June 2000 ABSTRACT This study has contained the application of models which is autoregressive conditional heteroscedasticity (ARCH) that improvised by Engle (1982), and that form of generalised autoregressive conditional heteroscedasticity (GARCH) and their derivation models. At this research, firstly, theoretical structure of the linear-stationary and non-linear time series models are given and then their applications are introduced. In the application part, the modelling of time series which have different fluctuations has been done. These series are annual growth rates of the gross national product (GNP), rates of monthly consumer price index, monthly values of Istanbul Stock Exchange (ISE) National- 100 index (based on Turkish Lira) for the end of term, monthly values which is the end of term for US Dollar parity Central Bank of Turkey, monthly values of Isbank share price and overnight interest rate of Esbank.IV Science Code Key words Pages Supervisor : 406 02 01 : ARCH (Autoregressive Conditional Heteroscedasticity) model, GARCH (Generalised Autoregressive Conditional Heteroscedasticity) model and their derivations, linear and stationary time series, LM test statistic. 55 Assoc. Prof. Dr. Reşat Kasap T.c yükseköğretim kurulu BQlfflMaMASYQH MERKE7İİ
Benzer Tezler
- Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini
Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods
CYLAS KIGANDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL
- Comparison of different techniques for spectral estimation
Başlık çevirisi yok
IŞIL CELASUN
Yüksek Lisans
İngilizce
1990
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiDOÇ.DR. EMİN ANARIM
- Milimetrik dalga ağlarda çoklu kullanıcılara iletimlerde adil hüzme tahsisi ve ölçeklenebilir video kodlamali video çoğa gönderimlerde deneyim kalitesi temelli hüzme planlaması
Fair beam allocation in millimeter-wave multiuser transmission and quality of experience based beam scheduling for svc video multicast to multiple groups in millimeter-wave networks
FIRAT KARABABA
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TOLGA GİRİCİ
- Deniz düzeyi gözlemlerinin en küçük kareler yöntemiyle spektral analizi
Spectral analysis of sea level observations by least squares method
RAMAZAN ALPAY ABBAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Jeodezi ve FotogrametriSelçuk ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. MEHMET YERCİ