Geri Dön

Ar(1) hata terimli regresyon modellerinde çarpık dağılımlara dayalı parametre tahmini

Analysis of regression models with Ar(1) error terms based on skew distributions: parameter estimation

  1. Tez No: 386222
  2. Yazar: YETKİN TUAÇ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. OLCAY ARSLAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Doğrusal regresyon, Linear regression
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Ekonometri ve zaman serilerinde kullanılan otoregresif (AR) modeller gerçek dünyada uygulaması çok nadir olan hatalarda normal dağılım yaklaşımı ile kullanılmaktadır. Bu tezde, regresyon modelinin hata varsayımlarından biri olan hataların bağımsızlığı varsayımı sağlanmadığı yani hatalar birbirine otoregresif bağımlı olduğu düşünülmüş ve gerçek hayattaki verilere daha uygun olması bakımından; çarpık normal dağılım, simetrik t dağılımı ve çarpık t dağılımı varsayımları kullanılarak regresyon modelinin ve otoregresif hata modelinin parametreleri tahmin edilmiştir.

Özet (Çeviri)

In autoregressive models errors are usually assume to be normal. However in real life data this assumption is not often plausible. In this study, we assume that the errors of regression model have autoregressive structure. With this assumption the parameter estimations in regression model with autoregressive errors will be done under the assumption that error distribution is heavy tailed and skewed. The performance of the purposed estimators will be illustrated with a small simulation study and a real data example.

Benzer Tezler

  1. 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

  2. Yapay zekâ tabanlı elektrokardiyografi sinyali ile kan basıncı tespiti

    AI-based blood pressure detection with electrocardiography signal

    DERYA KANDAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUHAMMED KÜRŞAD UÇAR

  3. Ardışık bağlanımlı bütünleşik hareketli ortalama modelleriyle İMKB 30 Endeksi'nin modellenmesi

    Modelling ISE-30 Index with autoregressive integrated moving average models

    MUSTAFA ÖZHAVALA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    İşletmeMarmara Üniversitesi

    Sermaye Piyasası ve Borsa Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ZEYNEP DİNA ÇAKMUR YILDIRTAN

  4. A Powerful test for unit root and on application to GNP of seven OECD countries

    Birim kök için güçlü bir test ve bu testin yedi OECD ülkesinin GSMH`sına uygulanması

    ALİYE ÜSTÜNDAĞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2000

    Ekonomiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Ekonomi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MEHMET CANER