ZAMAN SERİSİ ANALİZİ. Ne ilginçtir ki, insanlar büyük ölçüde rassal olan şeylerde anlamlı örnekler bulmaya çalışır. Mr. Data Star Trek, 1992

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "ZAMAN SERİSİ ANALİZİ. Ne ilginçtir ki, insanlar büyük ölçüde rassal olan şeylerde anlamlı örnekler bulmaya çalışır. Mr. Data Star Trek, 1992"

Transkript

1 ZAMAN SERİSİ ANALİZİ Ne ilginçtir ki, insanlar büyük ölçüde rassal olan şeylerde anlamlı örnekler bulmaya çalışır. Mr. Data Star Trek, 1992

2 Zaman Serisi Analizi İçin Temel Kavramlar Durağanlık ve Durağan olmama, Autoregressive and moving average Unit roots. Dickey fuller test. Cointegration and spurious regression. Cointegration un testi.

3 Neden Zaman Serisi Analizi Amaç Serinin yapısının geçmiş değeri dikkate alınarak tanımlanması Neden Bu Model Kullanılır? Basit olması, Teorinin olmaması ya da az olması, Öngörü için kolay olması.

4 MAKRO-EKONOMETRİ Cowles Komisyonu Motivasyon: Klasik regresyonun, large scale, eş-anlı denklemler, öngörü ve kriz tahmininde yetersiz kalması, Temel olarak klasik ekonometri denklemleri getirilen eleştiriler, -Dynamic stability -Exogeneity (Lucas Kritiği)

5 ZAMAN SERİSİ VERİLERİ VE BİLEŞENLERİ Bir zaman serisi,ilgilenilen bir büyüklüğün zaman içerisinde sıralanmış ölçümlerinin bir kümesidir. Bu analizin yapılma amacı ise, gözlem kümesince temsil edilen gerçeğin anlaşılması ve zaman serisindeki değişkenlerin gelecekteki değerlerinin tahmin(forecast) edilmesidir. Zaman serileri dört bileşenden oluşur; 1.Trend(Genel Eğilim) bileşeni 2.Mevsim Bileşeni 3.Çevrimsel Bileşen 4.Düzensiz Bileşen

6 1.Trend(Genel Eğilim) Bileşeni Zaman serilerinin uzun sürede gösterdiği kararlı düşme ve yükselme durumudur. 2.Çevrimsel Bileşen Ekonomide, mevsimsel değişmeler ile ilgili olmayan dönemsel değişmelerdir. 3.Mevsimsel Bileşen Zaman serilerinde mevsimlere göre değişmeyi ifade eder. 4.Düzensiz Bileşen Diğer unsurlar gibi belirli olmayan, hata terimi ile ifade edilebilecek değişmelerdir.

7 TREND VE ÇEVRİMSEL BİLEŞEN The business cycle Potential output National output Trend output Actual output O Time

8

9

10 MEVSİMSEL BİLEŞEN

11

12

13

14

15 TOPLAMA VE ÇARPMA MODELİ X=T+S+C+I ya da X=TSCI Zaman serisini bileşenlerin toplamı ya da çarpımı olarak ele alabiliriz.

16 Box-Jenkins Yaklaşımı ve Forecasting Box-Jenkins yaklaşımı zaman serilerinin durağan olduğunu varsayar. Ancak durağan olmaması durumunda zaman serilerinin bir yada daha fazla kere farkı alınması gerekmekte ve durağanlaştırma sonucunda ARMA yapısı oluşturulur. Box-Jenkis yönteminin temeli ARIMA(p,d,q) paradigmasına dayanır., otoregresif ve hareketli ortalamaya sahip zaman serilerini incelemekte ve bu yönteme göre zaman serilerinin durağanlığı korelogram ile tespit edilmekte ve yine zaman serisinin ne tür bir süreç içerdiği de korelasyon fonksiyonları ile analiz edilmektedir.zaman serilerinde durağan olmama durumunda farkı alınarak durağanlaştırılmakta,ancak eğer yine durağanlık ile karşılaşılmaz ise bu sefer verilere yine geri dönülmektedir.ancak eğer durağanlık sağlanmış ise bu durumda model ARMA ile tahmin edilip, öngörü işlemi yapılmaktadır.

17 AR, MA ve ARMA; Autoregressive (AR) Model Bir AR modelinde, bağımlı değişken geçmişteki değerinin bir fonksiyonudur.bi çok zaman serisi verisi de bu süreci taşır. Basit bir AR modeli, Yt = β 0 + β1y t 1 + ε t Bu birinci dereceden bir otoregresif yani AR(1) modelidir.genel hali, AR(p) şeklindedir

18 AR Süreci(Process) Yt = β 0 + β1y t 1 + Yt değişkeninin bu günkü (current) değeri, b1 değeri ile ifade edilen gecikme değerine ve öngörülemez hata terimine eşittir Bu durum AR(p) süreci içinde, ε t xt = a+ a1*x(t-1) + a2*x(t-2) + a3*x(t-3) ε Şeklinde genişletebilinir..

19 AR Süreci AR süreci için bir örnek olarak, Bir limonata satıcısı olduğunuzu ve her saat beş bardak limonata sattığınızı düşünürseniz.eğer siz limonata sattığınız yeri kapatmak ve limonata bittiği için satmaktan vazgeçmek istemiyorsanız, her saat başına tükenen limonata yerine yeni limonata doldurmanız gerekir.böylece her saat beş bardak limonata satılsa da siz her zaman yerine yenisini ilave ettiğinizden siz bir kaza geçirmediğiniz sürece asla limonata satışınızda bir aksama olmaz. Bu bir otoregresif süreci tarif eder.çünkü daha az ya da daha fazla limonata satmanız şeklinde bir şok belli bir saatteki limonata seviyesini etkiler. verilebilir.

20 MOVİNG AVERAGE (MA) Eğer serinin gecikmeli hata terimi, şimdiki hata terimini etkiliyorsa hareketli ortalama süreci tanımlanır. Bir hareketli ortalama süreci, x t = e t -a 1 e t , t = 1, 2, n Şeklinde ifade edilebilir. Yukarıdaki durum, birinci dereceden bir MA sürecini yani MA(1) i tarif eder.

21 Moving Average(MA) MA süreci de, x t = e t -a 1 e t , t = 1, 2, n Hata teriminin önceki dönem değerleri ve öngörülemez hata teriminin fonksiyonudur.

22 MA Süreci Hareketli ortalama süreci için, yolda kalan kamyonları çekmek üzerenine uzmanlaşmış olan bir şirkete sahip olduğunuzu düşünürseniz,her bir yolda kalan aracın çekilmesi bir bağımsız olay olacaktır.deneyimleriniz aracın bozulduğu yere ve araca sahip olan şirketin bir tamir şirketinin tamirhanesinin olduğu yere bağlı olarak, bir aracın çekilmesi ve onun tamirhaneye götürülmesi için üç günün gerekli olduğunu göstermiştir.eğer siz yeterli çekiciye sahip olmazsanız aracın sahipleri bu işi başkasına verecektir.bir gündeki tamir edilmek için çekilmesi gerekli araç sayısı size gerekli olan çekici için bilgi vermektedir.üç gün ötesinde, bu günkü tercihler size gelecekte olanlar hakkında bir şey söylemez.bu süreç bir hareketli ortalama sürecidir örneği verilebilir.

23 ARMA VE ARIMA Seriler çoğu durumda her iki sürecide birlikte içerirler. Y t =m+a 1yt-1...a p y t-p +u t -bu t b q u t-q Şeklinde ARMA(1,1) olarak ifade edilir. ARIMA(1,0,1) ise, Serinin durağan olduğunu gösterir. BOX-JENKİS 5 AŞAMA AIC,SBC ile gecikme.

24 ARMA ve ARIMA Ulusal park yakınında bir hotele sahip olduğunuzu düşünün,hotel defteri bazı rezervasyonları içermektedir.yani, müşterilerin bazıları otelinizde bir günden daha fazla zaman harcamakta ve ayrıca müşterilerden bazıları da ulusal parkta bir haftalık tatil geçirirken aynı zamanda evlerine dönmeden önce gece kalmak için sizin otelinize gelmektedirler.belli bir günde meydana gelecek şok otelde sürekli kalan müşterileri artanbirden fazla dönem- bir şekilde etkileyecektir. Ancak bu şokun, ulusal parkta bir tatil geçirdikten sonra gece için kalmaya gelenler üstünde bir hafta sonra tek bir etkisi olacaktır

25 SERİNİN YAPISINI NASIL ANLARIZ ACF and PACF fonksiyonları yoluyla, PACF (Tepe sayısı) AR sürecini tanımlamamız, ACF(Tepe Sayısı) ise MA sürecini tanımlamamızı sağlar

26 AR y t = θy t-1 + ε t AR(1) süreci için, Otokorelasyon fonksiyonu ρ k = θ k dır. θ <1 iken durağanlık var ve geçmiş şok azalarak etkiler.

27 Source: Verbeek (2000) AR(1) with θ = 0.5 AR(1) with θ = 0.9

28 MA y t = ε t + αε t-1 MA(1) süreci, için otokorelasyon, α ρ 1 = ve ρ k = 0 (k = 2,3,4, ) 1 + α 2 MA(1) süreci için durağanlık geçerlidir.

29

30 ZAMAN SERİLERİNDE DURAĞANLIK Zaman serilerinin durağan olması olarak ifade edilen şey, zaman içinde varyansın ve ortalamanın sabit olması ve gecikmeli iki zaman periodundaki değişkenlerin kovaryansınındeğişkenler arasındaki gecikmeye bağlı olup zamana bağlı olmamasıdır. Ortalama=E(Y t )=μ Varyans=var(Y t - μ) 2 =δ 2 Kovaryans= χ k =E((Y t - μ)(y t-k - μ)

31 İki Tür Durağanlık Yaklaşımı vardır, İlki değişkenlerin dağılımının tümünün zamanda bağımsız olması anlamında strong, Diğeri de, Ortalama=E(Y t )=μ Varyans=var(Y t - μ) 2 =δ 2 Kovaryans= χ k =E((Y t - μ)(y t-k - μ) Şeklinde weak anlamda durağanlıktır.

32 Durağan Olmamanın Belirleyenleri Her hangi bir şokun etkilerinin ortadan kalkmaması ve ya değişkenlerin zaman patikalarının değişmesi, Ortalamanın tanımlanamaz ve varyansın sonsuz olması

33 TREND Zaman serisinin durağan olmaması, trend içermesi anlamına gelmektedir.oldukça uzun bir devrede ortaya çıkan ve birbirini takip eden yükseliş ve alçalış durumları açısından, uzun dönemde ortaya çıkan deterministik trend ve zaman içerisinde düzensiz(öngörülemeyen-tesadüfi) modellerde ortaya çıkan stokastik trend birbirinden farklıdır.

34 Bir seri, Birim köke sahipse böyle bir serinin stokastik(rassal) bir trende sahip olduğunu, Y t =Y t-1 + ε öte taraftan eğer birim kökü yoksa bu zaman serisi deterministik(bütünü ile öngörülebilir) bir trend izler. Y t =a+βt +ε Trendsizleştirme TSP-DSP

35 BORSA İÇİN ZAMANLA DEĞİŞİM

36 BORSADA DEĞİŞİM(Fark- Büyüme)

37 İŞ ÇEVRİMİ TEORİLERİ- RASSALYÜRÜŞ, Kalıcı ve Geçici Etki Y Y Deterministik Trend Y=a+bt t Stokastik Trend Y=Y(-1)+e t

38 DURAĞAN BİR ZAMAN SERİSİNİ NASIL ANLARIZ? Görsel Tespit Otokorelasyon Fonksiyonu (ACF) Formal Test Kullanımı: Dickey-Fuller test

39 Görsel Method (1) Eye ball the data (a) Constant mean? 12 RW (b) Constant variance? 200 var

40

41

42

43 ACF -KORELOGRAM Otokorelasyon serinin bazı değerleri ve gecikmeli değerleri arasındaki ilişkinin (correlation) boyutunu belirler.değişik zaman aralıkları(k) için bulunacak ACF(k) katsayısı değerleri ilişkilendirildiğinde, korelogram elde edilir. Σ(X t -X bar )(X t-k -X bar ) ACF(k) = Σ(X t -X bar ) 2

44 H0=(BütünACF(k) için)otokorelasyon Yok H1= (BütünACF(k) için) Otokorelayon Var Eğer korelogram değerleri güven aralığı sınırları içerisinde ise Ho red edilemez(yt ve Y arasında O.Kor. Yok),dışında kalıyorsa Ho red edilebilir. AZALMA

45 KISMİ OTOKORELASYON FONKSİYONU Kısmi korelasyon fonksiyonu gecikmeli değişkenler arasındaki ilişkiyi ifade eder. Kısmi korelasyon fonksiyonu ile korelasyon Y ve Yt-k değerleri arasındaki terimlerin etkisi çıkarılarak bulunur.

46 Q istatistiği Box-Pierce Q Ljung-BoxQ Ho red edilirse durağan değil. LB n ( n + 2 ) n m k = 1 p 2 n k k Box PierceQ n m k = 1 p 2 k

47

48

49 Durağan Olmayan Zaman Serileri Non stationary deterministic ya da stokastik trendi (birim kökü) ifade eder. AR(1 y t = θy t-1 + ε t Stationary if θ < 1 Contains a unit root if θ = 1 (ie. a random walk) Explosive if θ > 1

50 Durağanlığın Testi Dickey-Fuller test (unit root test) ΔYt = ( Yt Yt 1 ) = β 0 + β1y t 1 + t ε H H 0 1 : β = 0 1 : β < 1 0 (unit root) Y = b 0 + Y + ε I t t 1 t ΔY = Y Y = b 0 + ε I t t t 1 t (1) (0)

51 Non-stationarity: Şokların Etkisi 1) y t = φy t-1 + u t 2) y t-1 = φy t-2 + u t-1 3) y t-2 = φy t-3 + u t-2 4) y t = φ(φy t-2 + u t-1 ) + u t = φ 2 y t-2 + φu t-1 + u t 5) y t-2 : y t = φ 2 (φy t-3 + u t-2 ) + φu t-1 + u t = φ 3 y t-3 + φ 2 u t-2 + φu t-1 + u t Sonuç y t = φ T y 0 + φu t-1 + φ 2 u t-2 + φ 3 u t φ T u 0 + u t

52 1. φ<1 φ T 0 as T Şok ortadan kalkıyor, 2. φ=1 φ T =1 T Şok kalıcı, T iken Öngörü değeri sonsuza gider, 3. φ>1. y + t= y0 u t i= 0 Arttırıcı etki, çok etkili, φ>1, φ 3 >φ 2 >φ etc.

53 Detrending a Stochastically Non-stationary Series y t = μ + y t-1 + u t I(1) DSP Ve TSP y t = α + βt + u t. Δy t = y t -y t-1 L y t = y t-1 ve (1-L) y t = y t -L y t = y t -y t-1 y t -y t-1 = μ + u t Δy t = μ + u t I(0) Elde edilir.

54 Different DF tests Summary t-type test τ τ ΔY t = b 0 + βy t-1 + b 2 trend + ε t (a) Ho: β = 0 Ha: β < 0 τ μ ΔY t = b0 + βy t-1 + ε t (b) Ho: β = 0 Ha: β < 0 τ ΔY t = βy t-1 + ε t (c) Ho: β = 0 Ha: β < 0 Kritik Değerler Fuller (1976)

55 A White Noise Process

56 Random Walk and a Random Walk with Drift Random Walk Random Walk with Drift

57 Deterministic Trend

58 Different DF tests Summary F-type test Φ 3 ΔY t = b 0 + β Y t-1 + b 2 trend + ε t (a) Ho: β = b 2 =0 Ha:β 0 and/or b 2 0 Φ 1 ΔY t = b 0 + β Y t-1 + ε t (b) Ho: β = b 0 =0 Ha:β 0 and/or b 0 0 β1 parametresi sıfırdan farklı ise, ho hipotezini red edebiliriz yani seri durağandır. ADF ΔYt = b0 + β Yt-1 + θ1δyt-1 + θ2δyt-2 + θ3δyt-3 + θ4δyt-4 + ε t DW istatistiği ve Otokorelasyon giderilmesi.

59 Look at the Series Is there a Trend? Δ Yes Estimate Y = b + b t + β Y + α Δ Y + ε Δ Y = b + β Y + α Δ Y + ε t 0 2 t 1 j t j No Estimate t 0 t 1 j t j φ 3 Use to test Use φ 1 to test H 0: b0, b2, β = b0, 00, v H : b, b, β b, 00, H H : b, β = 00, v : b, β 00, Reject Reject Accept Accept Reject No Unit Root test β=0 using the t-stat. from step 1 using τ τ Accept Unit Root +Trend Reject Pure Random Walk test β=0 using the t-stat. from step 1 using τ μ Accept Normal Test procedure to determine the presence of Time trend or Drift Use φ 2 To determine if there is a drift as well Stable Series, use normal test to check the drift Random Walk + Drift

60

61

62

DURAĞANLIK ANALİZİ,BİRİM KÖK TESTLERİ VE TREND

DURAĞANLIK ANALİZİ,BİRİM KÖK TESTLERİ VE TREND DURAĞANLIK ANALİZİ,BİRİM KÖK TESTLERİ VE TREND 1.Zaman Serisi Analizi 1.1.Otoregresif Süreç(AR) 1.2.Hareketli Ortalama Süreci(MA) 1.3.ARMA ve ARIMA Süreci 2.Zaman Serilerinde Durağanlık ve Trend 3.Trend

Detaylı

DOĞRUSAL ZAMAN SERİSİ MODELLERİ. Durağan ARIMA Modelleri: Otoregresiv Modeller AR(p) Süreci

DOĞRUSAL ZAMAN SERİSİ MODELLERİ. Durağan ARIMA Modelleri: Otoregresiv Modeller AR(p) Süreci DOĞRUSAL ZAMAN SERİSİ MODELLERİ Durağan ARIMA Modelleri: Otoregresiv Modeller AR(p) Süreci Tek Değişkenli Zaman Serisi Modelleri Ekonomik verilerin analizi ile ekonomik değişkenlerin gelecekte alabilecekleri

Detaylı

Ch. 11: Zaman Serileri Verileriyle Regresyon Analizinde Ek Konular

Ch. 11: Zaman Serileri Verileriyle Regresyon Analizinde Ek Konular Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ekonometri II Ders Notları Ders Kitabı: J.M. Wooldridge, Introductory Econometrics A Modern Approach, 2nd. ed., 2002, Thomson Learning. Ch. 11: Zaman Serileri

Detaylı

ZAMAN SERİSİ SÜREÇLERİ Durağan ve Durağan Olmayan Zaman Serileri

ZAMAN SERİSİ SÜREÇLERİ Durağan ve Durağan Olmayan Zaman Serileri ZAMAN SERİSİ SÜREÇLERİ Durağan ve Durağan Olmayan Zaman Serileri 1 Zaman Serileri Analizi Zaman Serisi Modelleri Veri Üretme Süreci(DGP) Stokastik Süreçler Durağan Stokastik Süreçler Durağan Stokastik

Detaylı

ALIŞTIRMA 2 GSYİH. Toplamsal Ayrıştırma Yöntemi

ALIŞTIRMA 2 GSYİH. Toplamsal Ayrıştırma Yöntemi ALIŞTIRMA 2 GSYİH Bu çalışmamızda GSYİH serisinin toplamsal ve çarpımsal ayrıştırma yöntemine göre modellenip modellenemeyeceği incelenecektir. Seri ilk olarak toplamsal ayrıştırma yöntemine göre analiz

Detaylı

2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI Tanım

2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI Tanım 2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI 2.1. Tanım Regresyon analizi, bir değişkenin başka bir veya daha fazla değişkene olan bağımlılığını inceler. Amaç, bağımlı değişkenin kitle ortalamasını, açıklayıcı

Detaylı

Zaman Serileri-1. If you have to forecast, forecast often. EDGAR R. FIEDLER, American economist. IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr.

Zaman Serileri-1. If you have to forecast, forecast often. EDGAR R. FIEDLER, American economist. IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr. Zaman Serileri-1 If you have to forecast, forecast often. EDGAR R. FIEDLER, American economist IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr. Hacer Güner Gören Zaman Serisi nedir? Kronolojik sırayla elde edilen verilere

Detaylı

Avrasya Ekonomik Birliği Elektrik Piyasası Entegrasyonu Kapsamında Kırgızistan ın Enerji Tüketim Projeksiyonu

Avrasya Ekonomik Birliği Elektrik Piyasası Entegrasyonu Kapsamında Kırgızistan ın Enerji Tüketim Projeksiyonu Avrasya Ekonomik Birliği Elektrik Piyasası Entegrasyonu Kapsamında Kırgızistan ın Enerji Tüketim Projeksiyonu Prof. Dr. Ahmet BurçinYERELİ Hacettepe Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi,

Detaylı

9. ARDIŞIK BAĞIMLILIK SORUNU (AUTOCORRELATION) 9.1. Ardışık Bağımlılık Sorunu Nedir?

9. ARDIŞIK BAĞIMLILIK SORUNU (AUTOCORRELATION) 9.1. Ardışık Bağımlılık Sorunu Nedir? 9. ARDIŞIK BAĞIMLILIK SORUNU (AUTOCORRELATION) 9.1. Ardışık Bağımlılık Sorunu Nedir? Ardışık bağımlılık sorunu, hata terimleri arasında ilişki olmadığı (E(u i,u j ) = 0, i j) varsayımının geçerli olmamasıdır.

Detaylı

ALIŞTIRMA 1 ULUSAL SINAİ ENDEKS

ALIŞTIRMA 1 ULUSAL SINAİ ENDEKS ALIŞTIRMA 1 ULUSAL SINAİ ENDEKS Bu çalışmada Ulusal Sınai Endeks serisiyle ilgili analizler yapılacaktır. Öncelikle seri oluşturulur. Data dan Define Dates e girilir oradan weekly,days(5) işaretlenir ve

Detaylı

Tahminleme Yöntemleri-2

Tahminleme Yöntemleri-2 PAU ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ IENG 318 - Üretim Planlama ve Kontrolü 1 Tahminleme Yöntemleri-2 İçerik 1. Mevsimsel Değişim Bazlı Teknik 2. Box-Jenkins Modelleri 3. Tahmin Yöntemlerini Uygulamada Dikkat Edilmesi

Detaylı

AKADEMİK BAKIŞ Uluslararası Hakemli Sosyal Bilimler E-Dergisi ISSN:1694 528X Sayı: 5 Ocak 2005

AKADEMİK BAKIŞ Uluslararası Hakemli Sosyal Bilimler E-Dergisi ISSN:1694 528X Sayı: 5 Ocak 2005 ZAMAN SERİLERİNDE SAHTE REGRESYON SORUNU VE REEL KAMU HARCAMALARINA YÖNELİK BİR EKONOMETRİK MODEL UYGULAMASI Nevin UZGÖREN * Ergin UZGÖREN ** ÖZET Zaman serisi verilerine dayalı ekonometrik analizlerde

Detaylı

Tekirdağ&Ziraat&Fakültesi&Dergisi&

Tekirdağ&Ziraat&Fakültesi&Dergisi& NamıkKemalÜniversitesi ISSN:1302*7050 TekirdağZiraatFakültesiDergisi Journal(of(Tekirdag(Agricultural(Faculty( ( ( ( ( ( ( An(International(Journal(of(all(Subjects(of(Agriculture( Cilt(/(Volume:(10Sayı(/(Number:(2(((((Yıl(/(Year:(2013

Detaylı

Zaman Serileri. IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr. Hacer Güner Gören

Zaman Serileri. IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr. Hacer Güner Gören Zaman Serileri IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr. Hacer Güner Gören Zaman Serisi nedir? Kronolojik sırayla elde edilen verilere sahip değișkenlere zaman serisi adı verilmektedir. Genel olarak zaman serisi,

Detaylı

ÜSTEL DÜZLEŞTİRME YÖNTEMİ

ÜSTEL DÜZLEŞTİRME YÖNTEMİ ÜSEL DÜLEŞİRME YÖNEMİ ÜSEL DÜLEŞİRME YÖNEMİ Bu bölüme kadar anlatılan yöntemler zaman içinde değişmeyen parametre varsayımına uygun serilerin tahminlerinde kullanılmaktaydı. Bu tür seriler deterministik

Detaylı

Doç. Dr. Dilek ALTAŞ İSTATİSTİKSEL ANALİZ

Doç. Dr. Dilek ALTAŞ İSTATİSTİKSEL ANALİZ I Doç. Dr. Dilek ALTAŞ İSTATİSTİKSEL ANALİZ II Yayın No : 2845 Teknik Dizisi : 158 1. Baskı Şubat 2013 İSTANBUL ISBN 978-605 - 377 868-4 Copyright Bu kitabın bu basısı için Türkiye deki yayın hakları BETA

Detaylı

Sürelerine Göre Tahmin Tipleri

Sürelerine Göre Tahmin Tipleri Girişimcilik Bölüm 5: Talep Tahmini scebi@ktu.edu.tr 5.1. Talep Tahmini Tahmin: Gelecek olayları önceden kestirme bilim ve sanatı. İstatistiksel Tahmin: Geçmiş verileri matematiksel modellerde kullanarak

Detaylı

Gediz Havzası Yağışlarının Stokastik Modellemesi

Gediz Havzası Yağışlarının Stokastik Modellemesi Ege Üniv. Ziraat. Fak. Derg.,, ():- ISSN - Gediz Havzası Yağışlarının Stokastik Modellemesi Kıvanç TOPÇUOĞLU Gülay PAMUK Mustafa ÖZGÜREL Summary Stochastic Modelling of Gediz Basin s Precipitation In this

Detaylı

Zaman Serileri Ekonometrisine Giriş

Zaman Serileri Ekonometrisine Giriş Zaman Serileri Ekonometrisine Giriş Box-Jenkins Yöntemi Ekonometri 2 Konu 26 Sürüm 2,0 (Ekim 2011) UADMK Açık Lisans Bilgisi İşbu belge, Creative Commons Attribution-Non-Commercial ShareAlike 3.0 Unported

Detaylı

Türkiye de Tarımsal Üretim ile Tarımsal Kredi Kullanımı Arasındaki Nedensellik İlişkisi

Türkiye de Tarımsal Üretim ile Tarımsal Kredi Kullanımı Arasındaki Nedensellik İlişkisi Araştırma Makalesi / Research Article Iğdır Üni. Fen Bilimleri Enst. Der. / Iğdır Univ. J. Inst. Sci. & Tech. 4(1): 67-72, 2014 Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Iğdır University Journal

Detaylı

RASYONEL BEKLENTİLER-YAŞAM BOYU SÜREKLİ GELİR HİPOTEZİNİN TESTİ

RASYONEL BEKLENTİLER-YAŞAM BOYU SÜREKLİ GELİR HİPOTEZİNİN TESTİ Ekonometri ve İstatistik Sayı:11 2010 90 99 İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ İKTİSAT FAKÜLTESİ EKONOMETRİ VE İSTATİSTİK DERGİSİ RASYONEL BEKLENTİLER-YAŞAM BOYU SÜREKLİ GELİR HİPOTEZİNİN TESTİ YRD. DOÇ. DR. UĞUR SİVRİ

Detaylı

ZAMAN SERİLERİ EKONOMETRİSİ I: DURAĞANLIK, BİRİM KÖKLER

ZAMAN SERİLERİ EKONOMETRİSİ I: DURAĞANLIK, BİRİM KÖKLER ZAMAN SERİLERİ EKONOMETRİSİ I: DURAĞANLIK, BİRİM KÖKLER ZAMAN SERİLERİ VE TEMEL KAVRAMLAR Bir zaman serisi, bir değişkenin zaman içindeki hareketini gözlemler. Değişkenlere ilişkin değerler aylık, üç aylık,

Detaylı

Zaman Serileri Ekonometrisine Giriş

Zaman Serileri Ekonometrisine Giriş Bölüm 9 Zaman Serileri Ekonometrisine Giriş 9.1 Bazı Temel Kavramlar Önceki bölümlerde zaman serilerine dayanan bağlanım modellerinde verilerin durağan (stationary) olmasının önemli olduğunu söylemiştik.

Detaylı

ARIMA MODELLERİ KULLANILARAK YAPILAN ENERJİ TÜKETİMİ TAHMİN ÇALIŞMASI

ARIMA MODELLERİ KULLANILARAK YAPILAN ENERJİ TÜKETİMİ TAHMİN ÇALIŞMASI ARIMA MODELLERİ KULLANILARAK YAPILAN ENERJİ TÜKETİMİ TAHMİN ÇALIŞMASI Mehmet KURBAN 1 Ümmühan BAŞARAN FİLİK 2 Sevil ŞENTÜRK 3 1,2 Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü, Mühendislik-Mimarlık Fakültesi,

Detaylı

ZAMAN SERİLERİNDE AYRIŞTIRMA YÖNTEMLERİ

ZAMAN SERİLERİNDE AYRIŞTIRMA YÖNTEMLERİ ZAMAN SERİLERİNDE AYRIŞTIRMA YÖNTEMLERİ 1 A. GİRİŞ Gözlemlerin belirli bir dönem için gün, hafta, ay, üç ay, altı ay, yıl gibi birbirini izleyen eşit aralıklarla yapılması ile elde edilen seriler zaman

Detaylı

Editörler Prof.Dr. Ömer Yılmaz & Doç.Dr. Nihat Işık EKONOMETRİ

Editörler Prof.Dr. Ömer Yılmaz & Doç.Dr. Nihat Işık EKONOMETRİ Editörler Prof.Dr. Ömer Yılmaz & Doç.Dr. Nihat Işık EKONOMETRİ Yazarlar Prof. Dr. Hüseyin Özer Prof.Dr. Murat Karagöz Doç.Dr. H. Bayram Işık Doç.Dr. Mustafa Kemal Beşer Doç.Dr. Nihat Işık Doç.Dr. Selçuk

Detaylı

KONUT ELEKTRiK TALEP DENKLEMiNiN TAHMiNi: Türkiye Örneği, 1950-1991 (*)

KONUT ELEKTRiK TALEP DENKLEMiNiN TAHMiNi: Türkiye Örneği, 1950-1991 (*) EKONOMİK YAKLAŞlM 71 KONUT ELEKTRiK TALEP DENKLEMiNiN TAHMiNi: Türkiye Örneği, 1950-1991 (*) Rahmi YAMAK* * Bayram GÜNGÖR * * * GiRiŞ Bir çok ülkede olduğu gibi, Türkiye'de de konut elektrik tüketiminin

Detaylı

Stokastik Modellerle Rüzgar Hızı Tahmini; Karabük Örneği

Stokastik Modellerle Rüzgar Hızı Tahmini; Karabük Örneği Stokastik Modellerle Rüzgar Hızı Tahmini; Karabük Örneği Bayram KÖSE 1, Ziyaddin RECEBLİ 2, Mehmet ÖZKAYMAK 2 1 Öğr. Gör., Eskipazar Meslek Yüksek Okulu, Karabük Üniversitesi, Karabük, Türkiye 2 Doç. Dr.,

Detaylı

Zaman Serileri Ekonometrisine Giriş

Zaman Serileri Ekonometrisine Giriş Zaman Serileri Ekonometrisine Giriş Durağanlık ve Durağan-Dışılık Ekonometri 2 Konu 24 Sürüm 2,0 (Ekim 2011) UADMK Açık Lisans Bilgisi İşbu belge, Creative Commons Attribution-Non-Commercial ShareAlike

Detaylı

3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI

3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI ÖNSÖZ İÇİNDEKİLER III Bölüm 1 İSTATİSTİK ve SAYISAL BİLGİ 11 1.1 İstatistik ve Önemi 12 1.2 İstatistikte Temel Kavramlar 14 1.3 İstatistiğin Amacı 15 1.4 Veri Türleri 15 1.5 Veri Ölçüm Düzeyleri 16 1.6

Detaylı

FARKLI YÖNTEMLERLE TAHMİN EDİLEN POTANSİYEL ÜRETİM VE ÜRETİM AÇIĞININ KARŞILAŞTIRILMASI : TÜRKİYE ÖRNEĞİ

FARKLI YÖNTEMLERLE TAHMİN EDİLEN POTANSİYEL ÜRETİM VE ÜRETİM AÇIĞININ KARŞILAŞTIRILMASI : TÜRKİYE ÖRNEĞİ FARKLI YÖNTEMLERLE TAHMİN EDİLEN POTANSİYEL ÜRETİM VE ÜRETİM AÇIĞININ KARŞILAŞTIRILMASI : TÜRKİYE ÖRNEĞİ Ahmet DEMİR (*) 1. Giriş Ekonomi politikalarının önemli değişkenlerinden birisi olan üretim açığı

Detaylı

Appendix B: Olasılık ve Dağılım Teorisi

Appendix B: Olasılık ve Dağılım Teorisi Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ekonometri I Ders Notları Ders Kitabı: J.M. Wooldridge, Introductory Econometrics A Modern Approach, 2nd. edition, Thomson Learning Appendix B: Olasılık ve Dağılım

Detaylı

Türkiye de Tavuk Yumurtası Mevcut Durumu ve Üretim Öngörüsü

Türkiye de Tavuk Yumurtası Mevcut Durumu ve Üretim Öngörüsü Türkiye de Tavuk Yumurtası Mevcut Durumu ve Üretim Öngörüsü Zehra ÇİÇEKGİL Ebru YAZICI Öz Tavuk yumurtası insan beslenmesi açısından değerli bir gıda maddesidir. Türkiye de yumurta sektörü, son yıllarda

Detaylı

ZAMAN SERİ ANALİZİNDE TEMEL KAVRAMLAR

ZAMAN SERİ ANALİZİNDE TEMEL KAVRAMLAR ZAMAN SERİ ANALİZİNDE TEMEL KAVRAMLAR 1 KAVRAMLAR Öngörü: Gelecek olayları ya da koşulları tahmin etmeye öngörü denir. Karar verme sürecinde vazgeçilmez bir unsurdur. Nitel(kalitatif) Yöntemler: Öngörü

Detaylı

Sığır Sayısı, Süt Üretimi ve Süt Fiyatı Arasındaki Uzun Dönem İlişkisinin Belirlenmesi: 1980-2013 Dönemi-Türkiye Örneği

Sığır Sayısı, Süt Üretimi ve Süt Fiyatı Arasındaki Uzun Dönem İlişkisinin Belirlenmesi: 1980-2013 Dönemi-Türkiye Örneği Türkiye Tarımsal Araştırmalar Dergisi http://dergi.siirt.edu.tr/index.php/ziraat Araştırma Makalesi / Research Article Turk J Agric Res (2014) 1: 196-202 TÜTAD ISSN: 2148-2306 Sığır Sayısı, Süt Üretimi

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık İstatistik ve Olasılık KORELASYON ve REGRESYON ANALİZİ Doç. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım Bir değişkenin değerinin diğer değişkendeki veya değişkenlerdeki değişimlere bağlı olarak nasıl etkilendiğinin istatistiksel

Detaylı

ZAMAN SERİLERİNDE REGRESYON ANALİZİ

ZAMAN SERİLERİNDE REGRESYON ANALİZİ ZAMAN SERİLERİNDE REGRESYON ANALİZİ 1 1. GİRİŞ Trent, serinin genelinde yukarıya ya da aşağıya doğru olan hareketlere denmektedir. Bu hareket bazen düz bir doğru şeklinde olmaktadır. Bu tür harekete sahip

Detaylı

7.Ders Bazı Ekonometrik Modeller. Đktisat (ekonomi) biliminin bir kavramı: gayrisafi milli hasıla.

7.Ders Bazı Ekonometrik Modeller. Đktisat (ekonomi) biliminin bir kavramı: gayrisafi milli hasıla. 7.Ders Bazı Ekonometrik Modeller Đktisat (ekonomi) biliminin bir kavramı: gayrisafi milli hasıla. Kaynak: TÜĐK dönemler gayri safi yurt içi hasıla düzeyi 1987-1 8680793 1987-2 9929354 1987-3 13560135 1987-4

Detaylı

Ders Planı: - Talep Yapıları. - Tahmin Etmede Önemli Kararlar. - Yargısal Yöntemler. - Nedensel Yöntemler: Doğrusal Regresyon

Ders Planı: - Talep Yapıları. - Tahmin Etmede Önemli Kararlar. - Yargısal Yöntemler. - Nedensel Yöntemler: Doğrusal Regresyon Ders Planı: - Talep Yapıları - Tahmin Etmede Önemli Kararlar - Yargısal Yöntemler - Nedensel Yöntemler: Doğrusal Regresyon - Zaman Serisi Yöntemleri - Zaman Serisi Yönteminin Seçimi - Çoklu Tekniklerin

Detaylı

Tahminleme Yöntemleri

Tahminleme Yöntemleri PAU ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ IENG 318 - Üretim Planlama ve Kontrolü Tahminleme Yöntemleri 2012-2013 Bahar Yarıyılı 1 İçerik 1. Talep Tahmini Kavramı 2. Talep Tahminlerinin Kullanım Yeri 3. Talep Tahmin Modelleri

Detaylı

TÜRKİYE YE GELEN YABANCI TURİST SAYISI, AMERİKAN DOLARI KURU VE EKONOMİK KRİZ YILLARI ARASINDA BİR GRANGER NEDENSELLİK İLİŞKİSİ ANALİZİ

TÜRKİYE YE GELEN YABANCI TURİST SAYISI, AMERİKAN DOLARI KURU VE EKONOMİK KRİZ YILLARI ARASINDA BİR GRANGER NEDENSELLİK İLİŞKİSİ ANALİZİ Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, Güz 2013, Cilt:9, Yıl:9, Sayı:2, 9:233-249 TÜRKİYE YE GELEN YABANCI TURİST SAYISI, AMERİKAN DOLARI KURU VE EKONOMİK KRİZ YILLARI ARASINDA BİR GRANGER NEDENSELLİK

Detaylı

Paper prepared for the EY International Congress on Economics II "EUROPE AND GLOBAL ECONOMIC REBALANCING" Ankara, November 5-6, 2015

Paper prepared for the EY International Congress on Economics II EUROPE AND GLOBAL ECONOMIC REBALANCING Ankara, November 5-6, 2015 Paper ID Number: 239 Paper prepared for the EY International Congress on Economics II "EUROPE AND GLOBAL ECONOMIC REBALANCING" Ankara, November 5-6, 2015 Gazi University Department of Economics Türkiye

Detaylı

3. TAHMİN En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi 1

3. TAHMİN En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi 1 3. TAHMİN 3.1. En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi 1 En Küçük Kareler (EKK) yöntemi, regresyon çözümlemesinde en yaygın olarak kullanılan, daha sonra ele alınacak bazı varsayımlar altında çok aranan istatistiki

Detaylı

EKONOMETRİDE BİLGİSAYAR UYGULAMLARI EVİEWS UYGULAMA SORULARI VE CEVAPLARI

EKONOMETRİDE BİLGİSAYAR UYGULAMLARI EVİEWS UYGULAMA SORULARI VE CEVAPLARI EKONOMETRİDE BİLGİSAYAR UYGULAMLARI EVİEWS UYGULAMA SORULARI VE CEVAPLARI Aşağıdaki verileri EVIEWS paket programına aktarınız. Veri setini tanımladıktan sonra aşağıda istenen soruları bu verileri kullanarak

Detaylı

Türkiye de Sanayi Üretim Endeksinin Periyodik Durağanlık Özellikleri

Türkiye de Sanayi Üretim Endeksinin Periyodik Durağanlık Özellikleri Türkiye de Sanayi Üretim Endeksinin Periyodik Durağanlık Özellikleri Selim YILDIRIM Doç. Dr., Anadolu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, İktisat Bölümü selimy@anadolu.edu.tr Esin KILIÇ

Detaylı

İSTATİSTİKSEL VERİ ANALİZİ

İSTATİSTİKSEL VERİ ANALİZİ İSTATİSTİKSEL VERİ ANALİZİ Prof. Dr. Gül ERGÜN Hacettepe Üniversitesi Kasım 2013 İstatistik Nedir? İSTATİSTİK Belirli bir konuda toplanan sayısal değerlerdir. Buna göre, 2012 yılında Türkiye de kayıtlı

Detaylı

Örnek. Aşağıdaki veri setlerindeki X ve Y veri çiftlerini kullanarak herbir durumda X=1,5 için Y nin hangi değerleri alacağını hesaplayınız.

Örnek. Aşağıdaki veri setlerindeki X ve Y veri çiftlerini kullanarak herbir durumda X=1,5 için Y nin hangi değerleri alacağını hesaplayınız. Örnek Aşağıdaki veri setlerindeki X ve Y veri çiftlerini kullanarak herbir durumda X=1,5 için Y nin hangi değerleri alacağını hesaplayınız. i. ii. X 1 2 3 4 1 2 3 4 Y 2 3 4 5 4 3 2 1 Örnek Aşağıdaki veri

Detaylı

TÜRKİYE DE KAMU-ÖZEL İMALAT SANAYİNDE ÜCRET VE İŞGÜCÜ VERİMLİLİĞİ İLİŞKİSİ

TÜRKİYE DE KAMU-ÖZEL İMALAT SANAYİNDE ÜCRET VE İŞGÜCÜ VERİMLİLİĞİ İLİŞKİSİ Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi,10(1) TÜRKİYE DE KAMU-ÖZEL İMALAT SANAYİNDE ÜCRET VE İŞGÜCÜ VERİMLİLİĞİ İLİŞKİSİ Salih Türedi Karadeniz Teknik Üniversitesi SBE-İktisat Harun TERZİ

Detaylı

ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ TÜRKİYE DE EKONOMİK BÜYÜME İLE ENERJİ HARCAMALARI ARASINDAKİ İLİŞKİ.

ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ TÜRKİYE DE EKONOMİK BÜYÜME İLE ENERJİ HARCAMALARI ARASINDAKİ İLİŞKİ. ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ TÜRKİYE DE EKONOMİK BÜYÜME İLE ENERJİ HARCAMALARI ARASINDAKİ İLİŞKİ Seyhan TETİK İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ANKARA 2011 Her hakkı saklıdır ÖZET

Detaylı

DÖVİZ KURUNDAN FİYATLARA GEÇİŞ ETKİSİNİN GRANGER NEDENSELLİK TESTİ İLE İNCELENMESİ TÜRKİYE ÖRNEĞİ

DÖVİZ KURUNDAN FİYATLARA GEÇİŞ ETKİSİNİN GRANGER NEDENSELLİK TESTİ İLE İNCELENMESİ TÜRKİYE ÖRNEĞİ DÖVİZ KURUNDAN FİYATLARA GEÇİŞ ETKİSİNİN GRANGER NEDENSELLİK TESTİ İLE İNCELENMESİ TÜRKİYE ÖRNEĞİ Öğr. Gör. Emrah TÜRK * & Ögr. Gör. Ahmet Turan ÇETİNKAYA ** Öz Ticari engellerin ortadan kalktığı, yeni

Detaylı

8. BÖLÜM: DEĞİŞEN VARYANS

8. BÖLÜM: DEĞİŞEN VARYANS 8. BÖLÜM: DEĞİŞEN VARYANS Bu bölümde; Değişen Varyans Tespiti için Grafik Çizme Değişen Varyans Testi: Park Testi Değişen Varyans Testi: White Testi Değişen Varyans Probleminin Çözümü: Ağırlıklandırılmış

Detaylı

TÜRK BANKACILIK SEKTÖRÜNDE KARLILIK VE MAKRO EKONOMİK DEĞİŞKENLERLE İLİŞKİSİ

TÜRK BANKACILIK SEKTÖRÜNDE KARLILIK VE MAKRO EKONOMİK DEĞİŞKENLERLE İLİŞKİSİ TÜRK BANKACILIK SEKTÖRÜNDE KARLILIK VE MAKRO EKONOMİK DEĞİŞKENLERLE İLİŞKİSİ Canan DAĞIDIR Marmara Üniversitesi Bankacılık ve Sigortacılık Enstitüsü Göztepe Kampüsü İbrahim Üzümcü Binası Kadıköy/İstanbul

Detaylı

AN APPLICATION TO EXAMINE THE RELATIONSHIP BETWEEN REIT INDEX AND SOME FIRM SPECIFIC VARIABLES.

AN APPLICATION TO EXAMINE THE RELATIONSHIP BETWEEN REIT INDEX AND SOME FIRM SPECIFIC VARIABLES. FİRMAYA ÖZGÜ DEĞİŞKENLERLE GAYRİMENKUL YATIRIM ORTAKLIKLARI (GYO) GETİRİSİ ARASINDAKİ İLİŞKİYİ İNCELEMEYE YÖNELİK BİR UYGULAMA 1 Cumhur ŞAHİN Arş. Grv., Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi, İİBF, İşletme

Detaylı

Dr. Ünzüle KURT Ardahan Üniversitesi, Iktisadi Ve Idari Bilimler Fakültesi,

Dr. Ünzüle KURT Ardahan Üniversitesi, Iktisadi Ve Idari Bilimler Fakültesi, ISSN: 2149-9225 Yıl: 2, Sayı: 6, Aralık 2016, s. 178-186 Dr. Ünzüle KURT Ardahan Üniversitesi, Iktisadi Ve Idari Bilimler Fakültesi, unzulekurt@ardahan.edu.tr TÜRKİYE EKONOMİSİNDE DÖVİZ KURU VE POLİTİK

Detaylı

SEKTÖREL AÇIDAN ENERJİNİN ARTAN ÖNEMİ: KONYA İLİ İÇİN BİR DOĞALGAZ TALEP TAHMİNİ DENEMESİ

SEKTÖREL AÇIDAN ENERJİNİN ARTAN ÖNEMİ: KONYA İLİ İÇİN BİR DOĞALGAZ TALEP TAHMİNİ DENEMESİ SEKTÖREL AÇIDAN ENERJİNİN ARTAN ÖNEMİ: KONYA İLİ İÇİN BİR DOĞALGAZ TALEP TAHMİNİ DENEMESİ Orhan ÇOBAN * Ceyhun Can ÖZCAN ** ÖZET Türkiye de 1980 li yıllardan itibaren iktisadi anlamda yapısal bir değişim/dönüşüm

Detaylı

MEVSİMSEL EŞBÜTÜNLEŞME VE MEVSİMSEL HATA DÜZELTME MODELİ: İTHALAT-İHRACAT VERİLERİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA

MEVSİMSEL EŞBÜTÜNLEŞME VE MEVSİMSEL HATA DÜZELTME MODELİ: İTHALAT-İHRACAT VERİLERİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi Y.2014, C.19, S.4, s.11-24. Suleyman Demirel University The Journal of Faculty of Economics and Administrative Sciences Y.2014,

Detaylı

Gazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi Vol/Cilt: 1, No/Sayı: 1, 2014

Gazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi Vol/Cilt: 1, No/Sayı: 1, 2014 Mevsimsel Birim Kök Testleri: Türkiye Sanayi Üretim Endeksi Üzerine Bir Uygulama Keziban TEKİN Türkiye İstatistik Kurumu, Ankara e-posta: kezibantekin@gmail.com Yılmaz AKDİ Ankara Üniversitesi, Fen Fakültesi,

Detaylı

YAPISAL KIRILMALARI GÖZ ÖNÜNE ALARAK TÜRK İMALAT SANAYİ EKONOMİK DEĞİŞKENLERİ ARASINDA UZUN DÖNEM İLİŞKİLERİN ARAŞTIRILMASI *

YAPISAL KIRILMALARI GÖZ ÖNÜNE ALARAK TÜRK İMALAT SANAYİ EKONOMİK DEĞİŞKENLERİ ARASINDA UZUN DÖNEM İLİŞKİLERİN ARAŞTIRILMASI * YAPISAL KIRILMALARI GÖZ ÖNÜNE ALARAK TÜRK İMALAT SANAYİ EKONOMİK DEĞİŞKENLERİ ARASINDA UZUN DÖNEM İLİŞKİLERİN ARAŞTIRILMASI * A. Neyran ORHUNBİLGE Prof. Dr., İstanbul Üniversitesi, İşletme Fakültesi, Sayısal

Detaylı

ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ TÜRKİYE DE YATIRIM ARAÇLARININ GETİRİLERİNİN MODELLENMESİ ÜZERİNE UYGULAMA ÇALIŞMASI

ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ TÜRKİYE DE YATIRIM ARAÇLARININ GETİRİLERİNİN MODELLENMESİ ÜZERİNE UYGULAMA ÇALIŞMASI ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ TÜRKİYE DE YATIRIM ARAÇLARININ GETİRİLERİNİN MODELLENMESİ ÜZERİNE UYGULAMA ÇALIŞMASI Sezin CANBULAT İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ANKARA 2009 Her

Detaylı

Sibel DUMAN ATAN 1 Zeynel Abidin ÖZDEMİR 2 Murat ATAN 3. Weak Efficiency on the Stock Exchange Market: An Empirical Study on ISE

Sibel DUMAN ATAN 1 Zeynel Abidin ÖZDEMİR 2 Murat ATAN 3. Weak Efficiency on the Stock Exchange Market: An Empirical Study on ISE Cilt:24, Sayı:2, Yıl:2009, ss.33-48 Hisse Senedi Piyasasında Zayıf Formda Etkinlik: İMKB Üzerine Ampirik Bir Çalışma Sibel DUMAN ATAN 1 Zeynel Abidin ÖZDEMİR 2 Murat ATAN 3 Alınma Tarihi: Eylül.2007, Kabul

Detaylı

*Yazışılan yazar e-posta: Alınış: 05 Mayıs 2014, Kabul: 17 Temmuz 2014

*Yazışılan yazar e-posta: Alınış: 05 Mayıs 2014, Kabul: 17 Temmuz 2014 Toprak Radon ( 222 Rn) Gazı Anomalilerinin ARIMA Analizi Miraç Kamışlıoğlu 1,*, Fatih Külahcı 1, Seçil Niksarlıoğlu 1 1 Fırat Üniversitesi, Fen Fakültesi, Fizik Bölümü,23119, Elazığ, Türkiye *Yazışılan

Detaylı

Endüstri Mühendisliğine Giriş

Endüstri Mühendisliğine Giriş Endüstri Mühendisliğine Giriş 5 ve 19 Aralık 2012, Şişli-Ayazağa, İstanbul, Türkiye. Yard. Doç. Dr. Kamil Erkan Kabak Endüstri Mühendisliği Bölümü,, Şişli-Ayazağa, İstanbul, Türkiye erkankabak@beykent.edu.tr

Detaylı

ISTATISTIK VE OLASILIK SINAVI EKİM 2016 WEB SORULARI

ISTATISTIK VE OLASILIK SINAVI EKİM 2016 WEB SORULARI SORU- 1 : ISTATISTIK VE OLASILIK SINAVI EKİM 2016 WEB SORULARI X ve Y birbirinden bağımsız iki rasgele değişken olmak üzere, sırasıyla aşağıdaki moment çıkaran fonksiyonlarına sahiptir: 2 2 M () t = e,

Detaylı

DÖVİZ KURU DIŞ TİCARET İLİŞKİSİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ

DÖVİZ KURU DIŞ TİCARET İLİŞKİSİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ Fırat Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi Fırat University Journal of Social Science Cilt: 15, Sayı: 2, Sayfa: 219-228, ELAZIĞ-2005 DÖVİZ KURU DIŞ TİCARET İLİŞKİSİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ Exchange Rate Foreign

Detaylı

KARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005

KARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005 KARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005 1 Karşılaştırma istatistiği Temel kavramlar: Örneklem ve evren:

Detaylı

DODURGA BARAJINA GİREN SU MİKTARININ BOX-JENKINS TEKNİĞİ İLE MODELLENMESİ

DODURGA BARAJINA GİREN SU MİKTARININ BOX-JENKINS TEKNİĞİ İLE MODELLENMESİ Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Müh.Mim.Fak.Dergisi C.XX, S.1, 27 Eng&Arch.Fac. Eskişehir Osmangazi University, Vol..XX, No:1, 27 Makalenin Geliş Tarihi : 2.2.26 Makalenin Kabul Tarihi : 27.1.26 DODURGA

Detaylı

Rastgele Süreçler. Rastgele süreç konsepti (Ensemble) Örnek Fonksiyonlar. deney. Zaman (sürekli veya kesikli) Ensemble.

Rastgele Süreçler. Rastgele süreç konsepti (Ensemble) Örnek Fonksiyonlar. deney. Zaman (sürekli veya kesikli) Ensemble. 1 Rastgele Süreçler Olasılık taması Rastgele Deney Çıktı Örnek Uzay, S (s) Zamanın Fonksiy onu (t, s) Olayları Tanımla Rastgele süreç konsepti (Ensemble) deney (t,s 1 ) 1 t Örnek Fonksiyonlar (t,s ) t

Detaylı

Ham Petrol İthal Fiyatıyla Enflasyon Arasındaki İlişki: Türkiye Analizi*

Ham Petrol İthal Fiyatıyla Enflasyon Arasındaki İlişki: Türkiye Analizi* Finans Politik & Ekonomik Yorumlar 2010 Cilt: 47 Sayı:540 O. PEKER - M. MERCAN 25 Ham Petrol İthal Fiyatıyla Enflasyon Arasındaki İlişki: Türkiye Analizi* Özet Osman PEKER 1 Mehmet MERCAN 2 Bu çalışmada,

Detaylı

ISSN : 1308-7444 abdullahtakim@gmail.com 2010 www.newwsa.com Bartin-Turkey

ISSN : 1308-7444 abdullahtakim@gmail.com 2010 www.newwsa.com Bartin-Turkey ISSN:1306-3111 e-journal of New World Sciences Academy 2010, Volume: 5, Number: 2, Article Number: 3C0037 SOCIAL SCIENCES Received: December 2009 Accepted: March 2010 Abdullah Takım Series : 3C Bartin

Detaylı

Durağan Olmayan Zaman Serilerinde Alternatif Tahmin Yöntemlerinin Karşılaştırmalı Olarak İncelenmesi: Pamuk Fiyat Analizi

Durağan Olmayan Zaman Serilerinde Alternatif Tahmin Yöntemlerinin Karşılaştırmalı Olarak İncelenmesi: Pamuk Fiyat Analizi Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 2015 19 (2): 401-421 Durağan Olmayan Zaman Serilerinde Alternatif Tahmin Yöntemlerinin Karşılaştırmalı Olarak İncelenmesi: Pamuk Fiyat Analizi Levent

Detaylı

TÜKETİCİ KREDİLERİ VE CARİ AÇIK ARASINDAKİ İLİŞKİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ. Alınış Tarihi: 16 Ocak 2015 Kabul Tarihi: 15 Mart 2015

TÜKETİCİ KREDİLERİ VE CARİ AÇIK ARASINDAKİ İLİŞKİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ. Alınış Tarihi: 16 Ocak 2015 Kabul Tarihi: 15 Mart 2015 Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 29, Sayı: 2, 2015 407 TÜKETİCİ KREDİLERİ VE CARİ AÇIK ARASINDAKİ İLİŞKİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ Cüneyt KILIÇ Alınış Tarihi: 16 Ocak 2015 Kabul Tarihi:

Detaylı

IE 303T Sistem Benzetimi DERS 4 : O L A S I L I K T E K R A R

IE 303T Sistem Benzetimi DERS 4 : O L A S I L I K T E K R A R IE 303T Sistem Benzetimi DERS 4 : O L A S I L I K T E K R A R Geçen Ders Envanter yonetımı: Gazetecı problemı Rastsal Rakamlar Üret Talebi hesapla Geliri hesapla Toplam maliyeti hesapla Günlük ve aylık

Detaylı

YTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları

YTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ekonometri I Ders Kitabı: J.M. Wooldridge, Introductory Econometrics A Modern Approach, 2nd. ed., 2002, Thomson Learning. Ch. 5: SEKK (OLS) nin Asimptotik Özellikleri

Detaylı

REEL DÖVİZ KURU İLE DIŞ TİCARET HADDİ VE

REEL DÖVİZ KURU İLE DIŞ TİCARET HADDİ VE REEL DÖVİZ KURU İLE DIŞ TİCARET HADDİ VE BİLEŞE LERİ ARASI DAKİ UZU DÖ EM İLİŞKİ Yrd.Doç.Dr. Hüseyin GÜRBÜZ * Yrd.Doç.Dr. Kamil ÇEKEROL ** ÖZET Bu makalede, döviz kuru değişiklikleri ile ticaret hadleri

Detaylı

TÜRKİYE DE BAZI TEMEL GIDA FİYATLARI İÇİN YAPAY SİNİR AĞLARI VE ZAMAN SERİSİ TAHMİN MODELLERİNİN KARŞILAŞTIRMALI ANALİZİ *

TÜRKİYE DE BAZI TEMEL GIDA FİYATLARI İÇİN YAPAY SİNİR AĞLARI VE ZAMAN SERİSİ TAHMİN MODELLERİNİN KARŞILAŞTIRMALI ANALİZİ * TÜRKİYE DE BAZI TEMEL GIDA FİYATLARI İÇİN YAPAY SİNİR AĞLARI VE ZAMAN SERİSİ TAHMİN MODELLERİNİN KARŞILAŞTIRMALI ANALİZİ * Makale Gönderim Tarihi: 2.2.205 Yayına Kabul Tarihi: 09.05.206 İrfan ERTUĞRUL

Detaylı

Şehnaz BAKIR YĐĞĐTBAŞ

Şehnaz BAKIR YĐĞĐTBAŞ TÜRKĐYE DE ÖZEL SEKTÖR ĐŞLETME KREDĐLERĐNĐN BELĐRLEYĐCĐLERĐ ÖZ Şehnaz BAKIR YĐĞĐTBAŞ Makalede özel sektör işletme kredilerinin belirleyicileri olarak ekonomik faaliyet ve faiz oranları seçilmektedir. Banka

Detaylı

Türkiye Sanayi Üretim Endeksi nde Mevsimsel Birim Kökün Araştırılması

Türkiye Sanayi Üretim Endeksi nde Mevsimsel Birim Kökün Araştırılması YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2015 Cilt:22 Sayı:2 Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F. MANİSA Türkiye Sanayi Üretim Endeksi nde Mevsimsel Birim Kökün Araştırılması Fatih DEMİR * Mehmet MERT ** ÖZ Bu çalışmada Türkiye

Detaylı

EAD YBU 2015 BAHAR DÖNEMİ UYGULAMALI EKONOMETRİ EĞİTİM PROGRAMI

EAD YBU 2015 BAHAR DÖNEMİ UYGULAMALI EKONOMETRİ EĞİTİM PROGRAMI EAD YBU 2015 BAHAR DÖNEMİ UYGULAMALI EKONOMETRİ EĞİTİM PROGRAMI Aşağıda iki güne yayılmış olarak sunulmuş olan 6 Eğitim Modülü 21 22 Mart, 11 12 Nisan ve 2 3 Mayıs tarihlerinde Yıldırım Beyazıt Üniversitesi

Detaylı

PETROL PRICE DEVELOPMENTS IN THE ANALYSIS OF THE EFFECTS OF TURKEY'S CURRENT ACCOUNT DEFICIT

PETROL PRICE DEVELOPMENTS IN THE ANALYSIS OF THE EFFECTS OF TURKEY'S CURRENT ACCOUNT DEFICIT Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi Y.2009, C.14, S.3 s.289-299. Suleyman Demirel University The Journal of Faculty of Economics and Administrative Sciences Y.2009,

Detaylı

T.C SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

T.C SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ T.C SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Sabit GPS İstasyonlarında Zaman Serileri Analizi Tahsin KARA YÜKSEK LİSANS TEZİ Harita Mühendisliği Anabilim Dalı KONYA, 009 T.C SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN

Detaylı

OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ. DİNAMİK SİSTEMLERİN MODELLENMESİ ve ANALİZİ

OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ. DİNAMİK SİSTEMLERİN MODELLENMESİ ve ANALİZİ OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ DİNAMİK SİSTEMLERİN MODELLENMESİ ve ANALİZİ 1) İdeal Sönümleme Elemanı : a) Öteleme Sönümleyici : Mekanik Elemanların Matematiksel Modeli Basit mekanik elemanlar, öteleme hareketinde;

Detaylı

Testing the Weak- Form of the Efficient Market Hypothesis: The Case of Turkey

Testing the Weak- Form of the Efficient Market Hypothesis: The Case of Turkey EconWorld016@Barcelona 01-03 February 016; Barcelona, Spain esting the Weak- Form of the Efficient Market Hypothesis: he Case of urkey Ümit Bulut, Ahi Evran University, R ubulut@ahievran.edu.tr Abstract

Detaylı

SEÇİLMİŞ ÜLKELERE GÖRE TÜRKİYE NİN TURİZM TALEBİ

SEÇİLMİŞ ÜLKELERE GÖRE TÜRKİYE NİN TURİZM TALEBİ Ekonometri ve İstatistik Sayı:19 2013 38-58 İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ İKTİSAT FAKÜLTESİ EKONOMETRİ VE İSTATİSTİK DERGİSİ SEÇİLMİŞ ÜLKELERE GÖRE TÜRKİYE NİN TURİZM TALEBİ Mahmut ZORTUK * Seyhat BAYRAK ** Özet

Detaylı

TÜRKİYE DE İHRACATIN EKONOMİK BÜYÜME ÜZERİNE ETKİSİ: BİR ZAMAN SERİSİ ANALİZİ (*)

TÜRKİYE DE İHRACATIN EKONOMİK BÜYÜME ÜZERİNE ETKİSİ: BİR ZAMAN SERİSİ ANALİZİ (*) TÜRKİYE DE İHRACATIN EKONOMİK BÜYÜME ÜZERİNE ETKİSİ: BİR ZAMAN SERİSİ ANALİZİ (*) Mehmet YAVUZ ( ) Özet: 1980 li yıllarda küreselleşme hareketlerinin hız kazanmasına paralel olarak dünya ekonomisinde iktisadi

Detaylı

TÜRKİYE İSTATİSTİK KURUMU BAŞKANLIĞI

TÜRKİYE İSTATİSTİK KURUMU BAŞKANLIĞI TÜRKİYE İSTATİSTİK KURUMU BAŞKANLIĞI Örnekleme ve Analiz Teknikleri Daire Başkanlığı MEVSİM ETKİLERİNDEN ARINDIRILMIŞ HANEHALKI İŞGÜCÜ ARAŞTIRMASI GÖSTERGELERİ METAVERİ Veri Analiz Teknikleri Grubu 2014

Detaylı

ise, genel bir eğilim (trend) gösteriyorsa bu seriye uygun doğru ya da eğriyi bulmaya çalışırız. Trend orta-uzun dönemde her iniş, çokışı

ise, genel bir eğilim (trend) gösteriyorsa bu seriye uygun doğru ya da eğriyi bulmaya çalışırız. Trend orta-uzun dönemde her iniş, çokışı Trend Analizi Eğer zaman serisi i rastgele dağılmış ğ değil ise, genel bir eğilim (trend) gösteriyorsa bu seriye uygun doğru ya da eğriyi bulmaya çalışırız. Trend orta-uzun dönemde her iniş, çokışı yansıtmayacak,

Detaylı

ZAMAN SERİSİ ANALİZİNDE MLP YAPAY SİNİR AĞLARI VE ARIMA MODELİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

ZAMAN SERİSİ ANALİZİNDE MLP YAPAY SİNİR AĞLARI VE ARIMA MODELİNİN KARŞILAŞTIRILMASI ZAMAN SERİSİ ANALİZİNDE MLP YAPAY SİNİR AĞLARI VE ARIMA MODELİNİN KARŞILAŞTIRILMASI Oğuz KAYNAR * Serkan TAŞTAN ** ÖZ Bu çalışmada zaman serisi analizinde yaygın olarak kullanılan Box-Jenkis modelleri

Detaylı

Sosyo Ekonomi. Türk Sigorta Sektöründe Ölçek Ekonomilerinin Değerlendirilmesi: Eşbütünleşme Analizi

Sosyo Ekonomi. Türk Sigorta Sektöründe Ölçek Ekonomilerinin Değerlendirilmesi: Eşbütünleşme Analizi Sosyoekonomi / 2005-2 / 050203. Fatih Yücel & Melek Akdoğan Sosyo Ekonomi Temmuz-Aralık 2005-2 Türk Sigorta Sektöründe Ölçek Ekonomilerinin Değerlendirilmesi: Eşbütünleşme Analizi Fatih Yücel fatihyucel@cu.edu.tr

Detaylı

İŞARET ve SİSTEMLER (SIGNALS and SYSTEMS) Dr. Akif AKGÜL oda no: 303 (T4 / EEM)

İŞARET ve SİSTEMLER (SIGNALS and SYSTEMS) Dr. Akif AKGÜL oda no: 303 (T4 / EEM) İşaret ve Sistemler İŞARET ve SİSTEMLER (SIGNALS and SYSTEMS) Dr. Akif AKGÜL aakgul@sakarya.edu.tr oda no: 303 (T4 / EEM) Kaynaklar: 1. Signals and Systems, Oppenheim. (Türkçe versiyonu: Akademi Yayıncılık)

Detaylı

A. Regresyon Katsayılarında Yapısal Kırılma Testleri

A. Regresyon Katsayılarında Yapısal Kırılma Testleri A. Regresyon Katsayılarında Yapısal Kırılma Testleri Durum I: Kırılma Tarihinin Bilinmesi Durumu Kırılmanın bilinen bir tarihte örneğin tarihinde olduğunu önceden bilinmesi durumunda uygulanır. Örneğin,

Detaylı

TÜRKİYE DE BÜTÇE AÇIKLARI VE DIŞ TİCARET AÇIKLARI GERÇEKTEN İKİZ Mİ? KOENTEGRASYON VE NEDENSELLİK BULGULARI

TÜRKİYE DE BÜTÇE AÇIKLARI VE DIŞ TİCARET AÇIKLARI GERÇEKTEN İKİZ Mİ? KOENTEGRASYON VE NEDENSELLİK BULGULARI TÜRKİYE DE BÜTÇE AÇIKLARI VE DIŞ TİCARET AÇIKLARI GERÇEKTEN İKİZ Mİ? KOENTEGRASYON VE NEDENSELLİK BULGULARI Doç. Dr. Utku Utkulu Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi İktisat Bölümü

Detaylı

15.433 YATIRIM. Ders 2: Menkul Kıymetler ve Wall Street de Rassal Yürüyüş. Bahar 2003

15.433 YATIRIM. Ders 2: Menkul Kıymetler ve Wall Street de Rassal Yürüyüş. Bahar 2003 15.433 YATIRIM Ders 2: Menkul Kıymetler ve Wall Street de Rassal Yürüyüş Bahar 2003 İçerik Olasılık Teorisi Olasılık dağılımlarının kısa bir gözden geçirmesi Rassal olayları normal olaylarla değerlendirmek

Detaylı

TÜRKİYE DE BÜTÇE AÇIKLARI VE DIŞ TİCARET AÇIKLARI GERÇEKTEN İKİZ Mİ? KOENTEGRASYON VE NEDENSELLİK BULGULARI. Utku Utkulu (*) Özet

TÜRKİYE DE BÜTÇE AÇIKLARI VE DIŞ TİCARET AÇIKLARI GERÇEKTEN İKİZ Mİ? KOENTEGRASYON VE NEDENSELLİK BULGULARI. Utku Utkulu (*) Özet D.E.Ü.İ.İ.B.F.Dergisi Cilt:18 Sayı:1, Yıl:2003, ss:45-61 TÜRKİYE DE BÜTÇE AÇIKLARI VE DIŞ TİCARET AÇIKLARI GERÇEKTEN İKİZ Mİ? KOENTEGRASYON VE NEDENSELLİK BULGULARI Utku Utkulu (*) Özet Bu makale bütçe

Detaylı

TÜRKİYE DE ENERJİ TÜKETİMİ, EKONOMİK BÜYÜME VE CARİ AÇIK İLİŞKİSİ

TÜRKİYE DE ENERJİ TÜKETİMİ, EKONOMİK BÜYÜME VE CARİ AÇIK İLİŞKİSİ TÜRKİYE DE ENERJİ TÜKETİMİ, EKONOMİK BÜYÜME VE CARİ AÇIK İLİŞKİSİ Rüstem YANAR Yrd.Doç.Dr., Gaziantep Üniv. İİBF, İktisat Bölümü E-posta: yanar@gantep.edu.tr Güldem KERİMOĞLU Gaziantep Üniv. SBE E-posta:

Detaylı

K-S Testi hipotezde ileri sürülen dağılımla örnek yığılmalı dağılım fonksiyonunun karşılaştırılması ile yapılır.

K-S Testi hipotezde ileri sürülen dağılımla örnek yığılmalı dağılım fonksiyonunun karşılaştırılması ile yapılır. İstatistiksel güven aralıkları uygulamalarında normallik (normal dağılıma uygunluk) oldukça önemlidir. Kullanılan parametrik istatistiksel tekniklerin geçerli olabilmesi için populasyon şans değişkeninin

Detaylı

Bu örnekte kullanılan veri 200 gözleme sahiptir ve örnek için özel olarak oluşturulmuştur.

Bu örnekte kullanılan veri 200 gözleme sahiptir ve örnek için özel olarak oluşturulmuştur. Değişen Varyans Örnek Bu örnekte kullanılan veri 200 gözleme sahiptir ve örnek için özel olarak oluşturulmuştur. 1 Aşağıda yer alan denklemi tahmin edelim; y i = β 0 + β 1 x 1i + β 2 x 2i + u i EViews

Detaylı

Sistem Simulasyonu. Ders 8 Laboratuvar. Girdi Analizi

Sistem Simulasyonu. Ders 8 Laboratuvar. Girdi Analizi Sistem Simulasyonu Ders 8 Laboratuvar Girdi Analizi Örneklem Verileri durağan olmalıdır. Bu sonuç zaman serisi grafiğinden gözlemlenir. Verilerde zamana bağlı farkedilebilir bir trend (eğilim) olmamalıdır.

Detaylı

İÇİNDEKİLER. BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1. BÖLÜM 2 Frekans Dağılımları 37

İÇİNDEKİLER. BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1. BÖLÜM 2 Frekans Dağılımları 37 İÇİNDEKİLER BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1 İstatistik 1 Yığın ve Örnek; Tümevarımcı ve Betimleyici İstatistik 1 Değişkenler: Kesikli ve Sürekli 1 Verilerin Yuvarlanması Bilimsel Gösterim Anlamlı Rakamlar

Detaylı

11. BÖLÜM: EŞANLI DENKLEM SİSTEMLERİ

11. BÖLÜM: EŞANLI DENKLEM SİSTEMLERİ 11. BÖLÜM: EŞANLI DENKLEM SİSTEMLERİ Bu bölümde; Yapısal denklemleri kullanarak vergiler ve net ihracatın zaman serilerini oluşturma EKK ile CO tahmini EViews TSLS metodu ile iki aşamalı EKK regresyon

Detaylı

MIT OpenCourseWare http://ocw.mit.edu. 14.30 Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009

MIT OpenCourseWare http://ocw.mit.edu. 14.30 Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009 MIT OpenCourseWare http://ocw.mit.edu 14.30 Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009 Bu materyale atıfta bulunmak ve kullanım koşulları için http://ocw.mit.edu/terms sayfasını ziyaret ediniz.

Detaylı