Geri Dön

Vektör otoregresyon modellerinde belirleme sorunu

The Identification problem in vector autoregressive models

  1. Tez No: 97796
  2. Yazar: CEM KADILAR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. CENAP ERDEMİR
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2000
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 130

Özet

HI ÖZET Bu doktora tezi çalışmasında, tahmin hatası en az olan vektör otoregresyon modellerinin gecikme sayısını bulabilmek amacıyla literatürde varolan kriterler incelenmiş, bu konu ile ilgili Nickelsburg (1985), Lütkepohl (1985), Pukkila ve Krishnaiah (1988) ve Koreisha ve Pukkila (1993) gibi literatürdeki çalışmalar örnek alınarak seriye en uygun gecikme sayısını tesbit etmede kullanılan Akaike (1974), Schwarz (1978) Shibata (1980) ve Quinn (1980) geleneksel bilgi kriterlerinin, bir benzetim çalışmasıyla vektör otoregresyon modellerinde olduğu gibi mevsimsel vektör otoregresyon modeller üzerinde de uygulanılabileceği gösterilmeye çalışılmış ve bu kriterler bu modeller üzerinde başarımları bakımından karşılaştırılıp elde edilen sonuçlar tartışılmıştır. Bu sonuçlardan mevsimsel vektör otoregresyon modellerinde Akaike bilgi kriteri üzerinde birtakım mevsimsel düzeltmelere gidilmeye ihtiyaç duyulmuş, bu düzeltmeler sonucunda“Mevsimselliğe Göre Düzeltilmiş Akaike Bilgi Kriteri”geliştirilmiş ve böylece mevsimsel vektör otoregresyon modellerinin gecikme sayısının tesbiti ile ilgili bir çalışma ortaya konmuştur.

Özet (Çeviri)

IV ABSTRACT In this Ph.D. dissertation, the criteria, used to determine the lag number of the VAR models which have the smallest estimation error, in literature are investigated, and by following the papers, such as Nickelsburg (1985), Lütkepohl (1985), Pukkila and Krishnaiah (1988), Koreisha and Pukkila (1993), a simulation study is made to show the traditional information criteria, as Akaike (1974), Schwarz (1978), Shibata (1980), Quinn (1980), can be used in SVAR models as well, and by the results of the simulation these criteria are compared by their performances in VAR and SVAR models. This comparison reveals that Akaike information criterion (AIC) should be modified in SVAR models, and after this modification“Seasonally Modified Akaike Information Criterion (SMAIC)”is developed. By this way, it is noted that this Ph.D. dissertation presents a study about identifying the order of SVAR models.

Benzer Tezler

  1. Vektör otoregressif modeller üzerine bir inceleme

    An Investigation on vector autoregressive models

    NEZİR KÖSE

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    EkonomiGazi Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BEDRİYE SARAÇOĞLU

  2. New model for forecasting financial data

    Finansal verilerin öngörüsü için yeni bir model

    ÖZGÜN SEYMEN UZUN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Matematikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BURCU TUNGA

  3. 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

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL

  4. Government spending and real exchange rate relationship: Panel evidence from developing countries

    Kamu harcamaları ve reel döviz kuru ilişkisi: Gelişmekte olan ülkelerden bulgular

    GÖKÇE ÇELİK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    EkonomiKoç Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLER SUMRU ALTUĞ

  5. Borsa İstanbul'da işlem gören enerji sektörü şirketlerinin finansal performanslarının ölçülmesinde geleneksel oranlar ile nakit akım oranlarının karşılaştırmalı analizi

    A comparative analysis of traditional ratios and cash flow ratios in measuring the financial performance of energy sector companies listed on Borsa Istanbul

    SEHER KADIOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Ekonometriİstanbul Ticaret Üniversitesi

    Finans Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NECDET ŞENSOY