Normal olmayan dağılımlar için zaman serisi modellerinin karşılaştırılması
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2011
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Ege Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Kurulan zaman serisi modellerinde genellikle hata teriminin normal dağılıma sahip olduğu varsayılmaktadır; ancak birçok gerçek yaşam verisi Uzun Kuyruklu Simetrik (LTS; Long Tailed Symmetric) dağılım ile modellenebilir. Bu tezde normal olmayan dağılımlarda kullanılan zaman serisi modelleri karşılaştırılmış ve bu modellerde kullanılan tahmin edicilerin modele olan etkisi araştırılmıştır. Bu çalışmada doğrusal zaman serileri modellerinden AR’ın parametrelerinin Uyarlanmış En Çok Olabilirlik (MML; Modified Maximum Likelihood) ve En Küçük Kareler (LS; Least Squares) Metodu ile tahmin edicileri verilmiş ve simülasyon yoluyla etkinlikleri karşılaştırılmıştır. Sonuçlar normal dağılım dışında MML tahmin edicilerinin üstünlüğünü göstermektedir.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Zaman serisi, AR, uzun kuyruklu simetrik dağılım (LTS), uyarlanmış en çok olabilirlik (MML) , en küçük kareler (LS)., Time series, AR, long-tailed symmetric (LTS) distribution, modified maximum likelihood (MML) , least squares (LS)., İstatistik A.B.D.
