Search

TEZ10426 Tez (Yüksek Lisans) -- Çukurova Üniversitesi, Adana, 2017. Kaynakça (s. 71-73) var. ix, 75 s. ; 29 cm. Hatalara ilişkin varsayımların sağlanmamasına neden olan değişen varyans ve otokorelasyonlu lineer regresyon modellerinde “Genelleştirilmiş / Ağırlıklı En Küçük Kareler “ metodu ile model uydurulabilir. Bu çalışmada öncelikle ağırlıklı en küçük kareler tahmin yöntemi incelenmiştir. Daha sonra, örneklem bilgisi ve parametreler hakkında yardımcı bilgi olduğunda kullanılan karma tahmin ediciler incelenmiştir. Ayrıca X matrislerinin tam olmaması durumunda literatürde yer alan ağırlıklı karma tahmin edici ele alınmıştır. Ek olarak , ağırlıklı karma ridge tahmin edici ve ağırlıklı karma Liu tahmin ediciler başta olmak üzere bunlara bağlı olarak tanımlanmış diğer ağırlıklı tahmin ediciler incelenmiştir. In linear regression model with heteroskedasticity, autocorrelation which violate assumptions about the errors, model may be adapted by Generalized/ Weighted Least Squares metod. In this study, weighted least squares metod are examined. Later, when sample and prior information on parameters simultaneously are given, mixed estimator are examined. Furthermore, in case of incomplete X –matrix, weighted mixed estimator are examined. In addition, weighted mixed ridge estimators and weighted mixed Liu estimators and other mixed estimators which defined by related with these are examined.

Bu çalışma Türkiye Hisse Senedi piyasasında hisse senedi getirileri ile likidite volatilitesi arasındaki ilişkiyi belirlemeyi amaçlamaktadır. Ayrıca farklı likidite ölçülerinin hisse senetlerini likiditelerine göre aynı şekilde sıralayıp sıralamadıklarını da araştırmaktadır. Çalışmada 28.02.2011-18.11.2014 periyodunda Borsa İstanbul 100 (BİST100) endeksine giren hisse senetlerinin günlük kapanış, işlem hacmi ve fiili dolaşımdaki hisse senetleri verileri kullanılmıştır. Ampirik analizde Genelleştirilmiş Otoregresif Koşullu Değişen Varyanslılık (GARCH) ve Ardışık Bağımlı Hareketli Ortalamalar (ARMA) modelleri kullanılmıştır. Çalışma sonuçlarına göre hisse senedi getirileri ile likidite volatilitesi arasında açık bir anlamlı ilişki belirlenememiştir. Çalışma sonuçları aynı zamanda hisse senedi büyüklüğü ve Amihud likidite yetersizliği kriterlerine göre hisse senetlerinin benzer şekilde sıralandığını, getiri standart sapması kriterine göre ise farklı bir sıralamanın üretildiğini ortaya koymaktadır., This paper aims to determine the relationship between stock returns and volatility of liquidity in Turkish Stock Market. It is also investigated whether various liquidity measures sort the stocks in the same way according to their liquidities. The data used in the study contains the closing prices, trading volumes and free floating of the stocks that are included in Borsa Istanbul 100 Index (BIST100) and covers the period from 28.02.2011 to 18.11.2014. Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH) and Autoregressive Moving Average models (ARMA) are used to perform empirical analysis. According to the results, it can not be determined the clear significant relationship between stock returns and volatility of liquidity. Results also show that while stock size and Amihud illiquidity criteria sort the stocks in the same way, stock return standard deviation criterion produces different ranking.

TEZ8271 Tez (Yüksek Lisans) -- Çukurova Üniversitesi, Adana, 2011. Kaynakça (s. 101-104) var. x, 118 s. : res., tablo ; 29 cm. When the assumptions on the errors and explanatory variables in the linear regression model are not satisfied ordinary least squares estimator is not a suitable estimator. In this study heteroskedasticity and autocorrelation which violate these assumptions about the errors are introduced, test are given for determining them and the error structure are examined. Multicollinearity problem see when the explanatory variables are not independent is considered under the heteroskedasticity and autocorrelation. When both heteroscedasticity /autocorrelation and multicollinearity come true together, alternative estimators to generalized least squares estimator are introduced and the performance of these estimators are considered under the mean squared error and the bias criteria. These theoritical results are illustrated in a numerical example and a Monte Carlo simulations study by using Matlab program. Çoklu lineer regresyon modelinde hatalara ve açıklayıcı değişkenlere ilişkin varsayımlar sağlanmadığı zaman en küçük kareler uygun bir tahmin edici olmamaktadır. Bu çalışmada, hatalara ilişkin varsayımların sağlanmamasına neden olan değişen varyans ve otokorelasyon tanıtılmış, bunların belirlenmesine ilişkin testler verilmiş ve hata yapıları incelenmiştir. Açıklayıcı değişkenlerin bağımsızlığının ihlali olarak adlandırılan çoklu iç ilişki problemi değişen varyans / otokorelasyon altında incelenmiştir. Hem değişen varyans / otokorelasyon hemde çoklu ilişki problemleri aynı anda meydana geldiğinde kullanabilecek genelleştirilmiş en küçük kareler tahmin ediciye alternatif tahmin ediciler tanıtılmıştır ve bu tahmin edicilerin performansları hata kareler ortalaması ve yanlılıkları göz önünde bulundurularak değerlendirilmiştir. Bu amaç için nümerik bir örnek ve Monte Carlo yöntemi ile simülasyon çalışmaları Matlab programı yardımıyla yapılmıştır.

Genetik algoritmalar doğadaki doğal seçilim ilkelerini taklit eden arama ve optimizasyon yöntemleridir. Bazı ekonometrik yöntem ve sorunların çözümleri, optimize edilecek olan fonksiyonların özünde doğrusal olmaması veya kombinasyonal olması durumunda aşırı işlem zorlukları içerirler. Yüksek dereceden otokorelasyon katsayılarının ve ağırlıklı en küçük kareler parametrelerinin tahmin edilmesi, ölçme hatası ve modeldeki eksik değişken sapmasının azaltılması, doğrusal regresyonda ve zaman serileri modellerinde tüm mümkün alt modellerin incelenmesine dayalı değişken seçimi birer optimizasyon problemi olarak düşünülebilir ve genetik algoritmalar kullanılarak çözümlenebilir. Bu tezde, bazı ekonometrik yöntem ve sorunlar için çeşitli genetik algoritma çözümleri ve uygulamaları sunulacaktır. Genetic algorithms are search and optimization methods which mimic the principals of natural selection. Solutions of some problems and methods in econometrics are extremely computationally intensive when the functions subject to optimization are non-linear or combinatorial inherently. Estimating higher-order autocorrelation coefficients and regression parameters of weighted least squares, reducing bias in errors-in-variables and omitted variable models, selecting the suitable variables based on all possible sub-models for linear regression and time series models can be thought as examples of such optimization problems and they can be solved by using genetic algorithms. In this dissertation, we present the several different genetic algorithms with some applications for some econometric problems and methods. 143

Varyans çözümlemesi yöntemi tıp, mühendislik, tarım, eğitim, psikoloji, sosyoloji ve biyoloji gibi birçok alanda değişim kaynaklarının araştırılması sürecinde başvurulan en güçlü araçlardan biridir. Yöntemin dayandığı olasılık dağılımının (F) geçerli olması ve verdiği sonuçların istenilen hata sınırları içinde kalması için her bir deneme ile elde edilen gözlemlerin eşit varyanslı kitlelerden çekilmesi gerekir. Bu varsayımın sağlanmaması literatürde farklı varyanslılık (heteroscedasticity) olarak adlandırılır. Farklı varyanslılık durumunda F testi çoğunlukla deneme ortalamaları arasında gerçekte olmayan anlamlı farklar bulma yönünde eğilim gösterir. Bu çalışmanın birinci bölümünde tek yönlü özel seçimli varyans çözümlemesinde farklı varyanslılığın sonuçları üzerinde durulmuştur. İkinci bölümde farklı varyanslılık probleminin çözümüne yönelik olarak geliştirilen yeni bir yaklaşım tanıtılmıştır. Üçüncü bölümde yapılan bir benzetim çalışması ile önerilen yeni yaklaşım, geleneksel F testi ve literatürde yer alan iki alternatif test, (Welch Testi, Kruskal-Wallis Testi) gerçekleşen anlam düzeyi ve testin gücü ölçütleri bakımından karşılaştırılmıştır. Dördüncü bölümde ise farklı deney kombinasyonlarının oluşturduğu durumlar için hangi testin daha uygun olduğuna dair önerilerde bulunulmuştur., Analysis of variance ( ANOVA) is one of the most powerful tools while investigating the sources of variability in many disciplines like medicine, engineering, agriculture, education, psychology, sociology and biology. In ANOVA, variance of the distributions in which the samples are drawn should be the same to validate the underlying probability distribution of the method and to confine the errors within the desired limits. Violation of this equality of variances assumption is called as heteroscedasticity in literature. F test is generally liberal under variance heterogeneity. In the first part of this study the results of heteroscedasticity will be examined in terms of F test. Second part includes the presentation of new and simpler approximation procedure. Third part consist of a simulation study which was implemented to compare the actual significance level and power of the new approximation, conventional F test and two other alternatives (Welch Test, Kruskal-Wallis Test). Some recommendations about the preference of these tests for different types of experimental conditions were given in the fourth part.

ÖZET Çalışmamın konusu `Regresyon Denklemlerinde Varyans- ların Eşitsizliği ve Düzeltme Yöntemleri` dir. Bu konuya girmeden önce `model` kavramı ele alındı. Daha sonra varyansların eşitsizliği yani heteroskeda- site durumunda ortaya çıkabilecek sonuçları görebilmek için tahmin edicilerin sahip olması gereken özellikler ele alındı, Bu özellikler, büyük örnek ve küçük özellikleri olarak ikiye ayrıldı. - Küçük Örnek Özellikleri - Eğilimsizlik - Tesirli ve En İyi Tahmin - Doğrusallık - Yeterlilik ve Kararlılık şeklinde sıralanabilir. Sadece eğilimsizlik özelliği kendi başına birşey ifade etmez. Tahmin edilen parametrenin en küçük varyansa sahip olması gereklidir. Eğilimsiz iki tahminden en düşük varyansa sahip olan `tesirli` bir tahmindir. Fakat eğilimli tahminlerde düşük varyans tesirli tahmini yapmaya yetmez. Bu durumda tesirli ve en iyi tahmini elde edebilmek için ortalama kareli hataya bakmak gerekir 2 O.K.H= (E(Ğ-ö) ) ve minimum ortalama kareli hataya sahip olan tahmin edici `tesirli` olarak karar verilir. Üçüncü özellik tahmin edicinin doğrusal olmasıdır. Bütün bu özelliklerin bir arada meydana gelmesi ha linde tahmin edici en iyi doğrusal eğilimsiz tahmin edicidir, v^.. - - l~Tr/Hî2. Büyük örnek özellikleri ise - Asimptotik Eğilimsizlik - Tutarlilxk - Asimptotik Tesirlilik olarak sxralanabilir. Örnek büyüklüğü sonsuza yaklaşırken tahmin edicinin beklenen değeri gerçek değerine yaklaşıyorsa bu tahmin edici asimptotik eğilimsizdir. İkinci bölümde klâsik doğrusal regresyon modelinin varsayımlarından biri olan homoskedasite varsayımından sapma hali ele alındı. Burada heteroskedasitenin nedenleri incelendi. Daha sonra heteroskedasite halinin var olup olmadığını ortaya çıkarmak için test yöntemleri - Sistematik Olmayan ve - Sistematik Olan Testler olarak ikiye ayrılarak ele alındı. - Sistematik Testler - Hipotez Testi - Park Test - Glejser Testi - Bartlett Testi olarak sıralanabilir. - Hipotez Testi Aranılan heteroskedasite hali olduğuna göre, 2 = 2 *. İ - ?* Ho hipotezidir, y.)û/j>3. Homoskedasite Hipotezi ğz _ g x. JX-z.'O olarak özetlenebilir, Bunun alternatifi ise heteroskedasite hipotezidir. - Park Test cs. 'nın açıklayıcı değişken Xi'nin fonksiyonudur, genellikle bilinmediği için bunun yerine ef kullanılması önerilir ve şu regresyon uygulanır. inecin £ 2+BIn Xi+Vi =X+Bln Xi+Vi - Glejser Testi J.eiL=BıXi+Vi glejser, hata payı ei'leri gözönüne alarak X değiş kenine göre ei'nin mutlak değerinin regresyonunu oluşturur. Burada Bı katsayısının sıfır olup olmadığı t testi ile test edilir ~e!:'... - Sıra Korrelasyonu Testi Hata terimlerinin açıklayıcı değişken ile değişip değişmediğini araştırmak için Spearman sıra korrelasyonu yönteminden yararlanılır. Formüle göre hesaplanan t değeri kritik -t değerini aşar- se heteroskedasite hipotezi kabul edilir.4. - Bartlett Testi Bartlett testinin ana yaklaşımı veriyi on gruba ayırmak ve her grubun varyansını tayin ettikten sonra Q/L oranını hesaplayıp bu değerin M-l serbestlik dere- cesıne gore % tablolarından bulunan kritik değere bakılır. - Goldfeld-Quandt İki hipotez kabul edilir. Asıl Hipotez: Homoskedasite Alternatif Hipotez: Heteroskedasite Heteroskedasite hipotezinde hata payı varyanslarının bağımsız değişkene bağlı olarak büyüdüğü varsayılmıştır. Yani /* * / X,2 iki regresyon doğru hesaplanır. - Biri hata paylarının varyanslarının düşük olduğu veriye - İkincisi hata payı varyansının büyük olduğu veriye dayan maktadır. İki regresyon doğrusu üzerindeki hata payları var- yansları karşılaştırılır. Eğer iki grup arasında fark azsa model homoskedastilc fark büyükse heteroskedastilatir. İkinci bölüm içinde heteroskedasite durumunda ortaya çıkacak sonuçlar ele alındı. Bu bölümde ayrıca heteroskedasite durumunda kullanı- lanacak düzeltme yöntemleri incelendi. Bunlar, - Genelleştirilmiş En Küçük Kareler ve - Ağırlıklı En Küçük Kareler yöntemleridir.5. Üçüncü bölümde ise Türkiye'de 38 bankanın 1985 yılında verdikleri kredi miktarı, topladıkları tasar ruf mevduatı ve ticarî mevduat ele alınarak bir uygu lama yapıldı. Birinci model doğrusaldır. Bu modelde tasarruf Bifevdüati ı. ve ticarî mevduat mevduatı etkilidir ve yapılan Bartlett testine göre modelde heteroskedasite vardır. İkinci model logaritmiktir. Bu modelde tasarruf mevduatı etkisiz çıkmıştır ve yapılan Bartlett testine göre modelde heteroskedasite olmadığı ortaya çıkmıştır, 74