LSTAR modele dayanan eşbütünleşme testi önerisi
A proposal for a cointegration test based on LSTAR model
- Tez No: 986275
- Danışmanlar: PROF. DR. BURAK GÜRİŞ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ekonometri, Econometrics
- Anahtar Kelimeler: Doğrusal olmayan eştümleşme analizi, Doğrusal olmayan zaman serileri, Nonlinear cointegration, Non-linear time series
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmanın amacı, lojistik üstel yumuşak geçişli otoregresif (LSTAR) yapıya dayalı yeni bir eşbütünleşme testi önermektir. Literatürde LSTAR yapısına dayalı testlerin sınırlı olması, çalışmanın motivasyonunu oluşturmaktadır. Önerilen test, asimetrik etkileri dikkate alarak değişkenler arasındaki uzun dönemli ilişkilerin daha güvenilir bir şekilde analiz edilmesini sağlamaktadır. Testin istatistiksel özellikleri, boyut ve güç analizi ile değerlendirilmiş; Monte Carlo simülasyonları aracılığıyla farklı örneklem büyüklükleri ve farklı parametre kombinasyonları altında testin performansı incelenmiştir. Boyut analizleri, testin nominal anlamlılık düzeyini korurken parametre değişimlerine karşı düşük bir duyarlılık gösterdiğini ortaya koymaktadır. Güç analizleri ise, testin hem güçlü hem de zayıf sapmalarda etkinliğini koruduğunu göstermektedir. Elde edilen bulgular, önerilen LSTAR yapıya dayalı eşbütünleşme testinin tutarlı, güvenilir ve mevcut alternatif testlere göre daha güçlü bir yapıya sahip olduğunu ortaya koymaktadır. Bu sonuçlar, önerilen eşbütünleşme testinin asimetrik ve doğrusal olmayan dinamikleri dikkate alarak değişkenler arasındaki uzun dönemli ilişkilerin analizinde güvenilir ve etkili bir araç olduğunu göstermektedir. Aynı zamanda test, farklı örneklem büyüklükleri ve parametre kombinasyonları altında istikrarlı bir performans sergileyerek, uzun dönemli ilişkilerin analizinde güvenilir ve etkili bir araç olduğunu kanıtlamaktadır.
Özet (Çeviri)
The aim of this study is to propose a new cointegration test based on the Logistic Smooth Transition Autoregressive (LSTAR) framework. The limited availability of LSTAR-based tests in the literature constitutes the main motivation of this study. The proposed test allows for a more reliable analysis of long-term relationships among variables by accounting for asymmetric effects. The statistical properties of the test were evaluated through size and power analyses, and its performance was examined under different sample sizes and parameter combinations using Monte Carlo simulations. The size analyses indicate that the test maintains its nominal significance level and exhibits low sensitivity to parameter changes, while the power analyses demonstrate its effectiveness under both strong and weak deviations. The findings reveal that the proposed LSTAR-based cointegration test is consistent, reliable and more robust than existing alternatives. These results suggest that the test is a dependable and effective tool for analyzing long-term relationships among variables by considering asymmetric and nonlinear dynamics. Furthermore, the test shows stable performance across various sample sizes and parameter combinations, confirming its reliability and effectiveness in the analysis of long-term relationships.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme ile cerrahi video anlama
Surgical video understanding with deep learning
ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU SARIKAYA
- IQ persel örten çift sisteminin fotoelektrik ışık ölçümü ve fotometrik analizi
Başlık çevirisi yok
ÖMER LÜTFİ DEĞİRMENCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
1995
Astronomi ve Uzay BilimleriEge ÜniversitesiAstronomi ve Uzay Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF.DR. CENGİZ SEZER
- Finansal krizlerin tahmininde kullanılan öngörü değişkenlerinin LSTAR-GARCH, LSTAR-APGARCH ile analizi
Analysis of forecast variables used in predicting financial crises using the LSTAR-GARCH and LSTAR-APGARCH models
IŞIL ŞAHİN ONAT
Doktora
Türkçe
2022
EkonomiYıldız Teknik Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MELİKE ELİF BİLDİRİCİ
- İktisatta doğrusal-olmayan zaman serisi modelleri:Kuram ve Türkiye uygulaması
Non-linear time series models in economics:Theory and an application to Turkey
HASAN AĞAN KARADUMAN
- Doğrusal olmayan otoregresif modellerde yapay sinir ağı modelleri için Arctan ve Tanh aktivasyon fonksiyonlarının karşılaştırılması:Taylor yaklaştırımı ve LM tipi testler
Taylor approximation and LM-type tests for comparing Arctan and Tanh activation functions for artificial neural network models in nonlinear autoregressive models
HATİCE ÇARDAK