Ar(1) hata terimli regresyon modellerinde çarpık dağılımlara dayalı parametre tahmini
| dc.contributor.advisor | Arslan, Olcay | |
| dc.contributor.author | Tuaç, Yetkin | |
| dc.contributor.department | İstatistik | tr_TR |
| dc.date.accessioned | 2022-06-02T07:53:44Z | |
| dc.date.available | 2022-06-02T07:53:44Z | |
| dc.date.issued | 2014 | |
| dc.description.abstract | 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. | tr_TR |
| dc.description.ozet | 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. | tr_TR |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12575/80866 | |
| dc.language.iso | tr | tr_TR |
| dc.publisher | Fen Bilimleri Enstitüsü | tr_TR |
| dc.subject | istatistik | tr_TR |
| dc.title | Ar(1) hata terimli regresyon modellerinde çarpık dağılımlara dayalı parametre tahmini | tr_TR |
| dc.title.alternative | Analysis of regression models with Ar(1) error terms based on skew distributions: parameter estimation | tr_TR |
| dc.type | masterThesis | tr_TR |