Geri Dön

Otoregresif kesirli bütünleşik hareketli ortalamalar modellerinde bayesci yaklaşımlar

Bayesian aproaches in autoregressive fractionally integrated moving avarage models

PDF İndir

  1. Tez No: 182341
  2. Yazar: EROL EĞRİOĞLU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SÜLEYMAN GÜNAY
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2006
  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: Belirtilmemiş.

Özet

Otoregresif kesirli bütünleşik hareketli ortalamalar modellerinde model seçimi içinAkaike bilgi ölçütü benzeri model seçim ölçütleri kullanılmaktadır. Ancak bu ölçütlerlemodel seçimi yapmak için tüm aday modeller üzerinden parametre tahmini yapmakgerekmektedir. Bu nedenle otoregresif kesirli bütünleşik hareketli ortalamalarmodellerinde model seçimi ile parametre tahmininin aynı anda yapıldığı yöntemlerinkullanılmasına ihityaç duyulmaktadır.Bu çalışmada otoregresif kesirli bütünleşik hareketli ortalamalar modellerinde tersinirsıçramalı Markov zinciri Monte Carlo yöntemi kullanılarak parametre tahmininin vemodel seçiminin aynı anda yapıldığı iki yeni yaklaşım önerildi. Önerilen yaklaşımlarbir benzetim çalışması ile incelenerek, klasik yöntemlere göre üstün olduğu durumlarortaya çıkarıldı. Her iki yaklaşımın klasik yöntemlerden çoğu durumda daha iyisonuçlar verdiği görüldü.

Özet (Çeviri)

Various model selection criteria such as Akaike information criterion are used formodel specification in autoregressive fractional integrated moving average models.Classical model selection criteria require to estimate model parameters for all of themodel. Therefore, this kind of approach needs much time. However, in the literature,there are several methods which calculate model parameters and order at the sametime such as reversible jump Markov chain Monte Carlo method.In this thesis, I propose two new methods which are used with reversible jumpMarkov chain Monte Carlo method. The proposed methods are compared withclassical methods by a simulation study and I see that my methods outperform thanclassical methods in most cases.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    58320

    Durum uzay modelleriyle mekansal süreç analizi

    Analysis spatial processes by state-space models

    SEVGİ YURT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    İstatistikAnkara Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖMER L. GEBİZLİOĞLU

  2. Tez No

    42104

    Otoregresif koşullu değişen varyans ve bir uygulama

    Başlık çevirisi yok

    TURGUT ÜN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    EkonomiMarmara Üniversitesi

    Y.DOÇ.DR. IŞIL AKGÜL

  3. Tez No

    119429

    Autoregressive models: Statistical inference and applications

    Otoregresif modeller: İstatistiksel çıkarsama ve uygulamalar

    ÖZLEM TÜRKER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2002

    İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYŞEN AKKAYA

  4. Tez No

    35741

    Analysis and development of statistical properties of periodic autoregressive moving average processes

    Periyodik otoregresif hareketli ortalamalar süreçlerinin istatistiksel özelliklerinin analizi ve geliştirilmesi

    ABDULLAH AHMED SMADİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    1994

    İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAYLAN ULA

  5. Tez No

    143136

    Identification of periodic autoregressive moving-average (Parma) models

    Periyodik otoregresif haraketli ortalamalar modellerinin belirlenmesi

    BURÇİN AKGÜN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. TAYLAN ULA

    PROF.DR. ÖZTAŞ AYHAN

Geri Dön