DEĞİŞKENLER ARASINDAKİ GECİKMELİ İLİŞKİLER: Dağıtılmış Gecikme ve Otoregresiv Modeller

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "DEĞİŞKENLER ARASINDAKİ GECİKMELİ İLİŞKİLER: Dağıtılmış Gecikme ve Otoregresiv Modeller"

Transkript

1 DEĞİŞKENLER ARASINDAKİ GECİKMELİ İLİŞKİLER: Dağıılmış Gecikme ve Ooregresiv Modeller 1

2 Zaman serisi modellerinde, bağımlı değişken Y nin zamanındaki değerleri, bağımsız X değişkenlerinin zamanındaki cari değerleri X, daha önceki dönemlerdeki gecikmeli değerleri X -1, X -2,. ye bağlı olabilir. Y X X X X u o Dağıılmış Gecikme Modeli 2

3 Bağımlı değişkeninin (Y) geçmiş dönemlere (genellikle geçmiş yıllara) ai değerleri Y -1, Y -2, yi içeriyorsa Y X X X Y Y u o Ooregresiv Model (Dinamik Model) 3

4 Saik Model Y = X + u, (=1,2,,n.) Saik Model, Y ve X arasında aynı dönemde yani döneminde oraya çıkan ilişkiden gelmekedir. Saik Model, zamanında X e meydana gelen değişikliğin yine aynı dönemde Y de meydana geireceği ekiyi oraya koymakadır. DY = 1 DX 4

5 Gecikme Kavramı Bağımlı değişkeninin (Y) zamanındaki değeri, bağımsız değişkenlerin geçmiş zaman dilimlerindeki (-1,-2, gibi) değeri ile ayin edilebilir. Y a b 0 X b X 1-1 u Y değişkeni, X e belli bir zaman boşluğundan sonra cevap verdiğinde bu zaman boşluğuna GECİKME, ilgili modele de gecikmeli ilişki denmekedir. 5

6 Örnek: Tükeim Fonksiyonu Bir kişiye 1991 de 16 milyar çıksın (Y:ükeim X: Gelir) Eski yaşam arzından yeni yaşam arzına geçiş için bir boşluk vardır. Kişi gelir arışının amamını hemen o yıl harcamaz, belli bir zaman sonra bu paranın amamını harcamış olur. İlk yılda 16 milyarın yarısı ½=0.5 İkinci yılda 6/16=0.375 Üçüncü yılda 2/16=

7 Dağıılmış gecikmeli ükeim fonksiyon: Y Y a b 0 X a 0.5X b X X b 2 X -2 u X 2 u 16 milyar üç döneme yayılır. Bu fonksiyona genel olarak dağıılmış gecikme modelleri denir. Bir sebebin(gelir arışının) ükeime (Y) ekisi belli döneme (3 yıl) dağılmakadır. 7

8 Sonlu Dağıılmış Gecikme Modelleri Y = + 0 X + 1 X X -2 + u, (=1,2,,n.) Genel Model; Y = + 0 X + 1 X X k X -k +u, (=1,2,,n.) k-gecikmeli sonlu dağıılmış gecikme modeli 0 Kısa dönem yada eki çarpanı k-1 Ara dönem çarpanları S i k Uzun dönem çarpanı ( ya da oplam veya dağıılmış gecikme) * i i sandarlaşırılmış i i 8 i

9 Y a b 0 X b X 1-1 b 2 X -2 u b k 2 0 b1 b i0 b Uzun dönemde gelirdeki bir birimlik arış ükeimi bir birim arırmakadır. Yani ükeici uzun dönemde hiç asarruf yapmamaka gelirdeki arışların amamını ükemekedir. 9

10 Gecikmenin Nedenleri 1. Psikolojik nedenler 2. Teknolojik nedenler 3. Kurumsal nedenler 10

11 DAĞITILMIŞ GECİKME MODELLERİNİN DOĞRUDAN BASİT EKKY İLE TAHMİNİ Y X X X X... u o Sınırsız Gecikmeli Model Y X X X X... X u o k k Sonlu (Sınırlı) Gecikmeli Model 11

12 DAĞITILMIŞ GECİKME MODELLERİNİN DOĞRUDAN BASİT EKKY İLE TAHMİNİ Y X X X X... u o EKKY İLE TAHMİNLENEBİLİR. 12

13 EKKY Uygulamanın Sakıncaları: Gecikme sayısı k nın maksimum değerinin önceden belli olmamasıdır. Birbirini akip eden gecikmelerin sayısının çok olması ve gözlem sayısının az olması halinde serbeslik derecesinin küçülüp, isaisiksel es ve güven aralıklarının sağlıksız olması X -1, X -2, X -3, gecikmeleri arasında çoklu doğrusal bağlanı probleminin oraya çıkmasıdır. 13

14 Dağıılmış Gecikme Modelleri için Yönemler Almon Polinomial Gecikme Modeli Koyck Modeli Cagan ın Uyumcu Bekleni Modeli Nerlove Kısmi İyileşirme Modeli 14

15 Almon Polinomial Gecikme Modeli Almon, b i bilinmeyen paramerelerinin zamanla ikinci veya üçüncü derece eğrisi şeklinde değişiğini varsayarak dağıılmış gecikme modellerini ahmin emişir. Y = + b 0 X + b 1 X -1 + b 2 X b k X -k +u, (=1,2,,n.) Y k i0 b X i i u (i=1,2,,k.) Almon b i nin i gecikme uzunluğunun uygun dereceden bir polinom şeklinde ifade edileceğini varsayar. 15

16 b i = a 0 + a 1 i + a 2 i 2 b i = a 0 + a 1 i + a 2 i 2 + a 3 i 3 b i * * * * * * * * * * * * i b i * * b i = a 0 + a 1 i + a 2 i 2 b i = a 0 + a 1 i + a 2 i 2 + a 3 i 3 i Polinomial gecikme yapı 16

17 Genel olarak r inci dereceden bir polinomial gecikme şöyle yazılabilir: b i = a 0 + a 1 i + a 2 i 2 + a 3 i ai r Polinomun derecesi < Gecikme sayısı (r k) 17

18 Almon Polinomial Modeli Tahmin Aşamaları: 1.Adım: b ler için belli bir polinom derecesi r ve uygun bir gecikme sayısı k seçilir. 2.Adım: r nin derecesine göre polinom b i Y k i0 b X i i u denkleminde yerine konur. Örneğin b lerin ikinci dereceden parabol gecikmeli olduğunu farz edersek: 18

19 i k 0 i u )X i a i a (a Y k 0 i i 2 2 k 0 i i 1 k 0 i i 0 u X i a ix a X a Y Almon Polinomial Gecikme Modeli u Z a Z a Z a Y Z 0 Z 1 Z 2 b i = a 0 + a 1 i + a 2 i 2 i k i i u b X Y 0 19

20 Örnek: Tükeim fonksiyonunda cari ükeimin (Y ), geçmiş ükeim seviyeleri Y -1, Y -2, ; cari gelir X ve geçmiş gelir seviyeleri (X -1, X -2, ) ne bağlıdır. Y X X X u Gecikmeli Tükeim Fonksiyonu dönemi ükeim (Y ) ve gelir (X ) verilerini kullanarak Almon ekniği ile dağıılmış gecikme modelini ahmin ediniz. 20

21 Almon Polinomial Gecikme Modeli Yıl Y Y -1 Y -2 X X -1 I =X -Y = =

22 Almon Polinomial Gecikme Modeli Yıl Y Y -1 Y -2 X X -1 I =X -Y = =

23 Almon Polinomial Gecikme Modeli Yıl Y Y -1 Y -2 X X -1 I =X -Y = =

24 Almon Polinomial Gecikme Modeli Yıl Y Y -1 Y -2 X X -1 I =X -Y = =

25 Almon Polinomial Gecikme Modeli Yıl Y Y -1 Y -2 X X -1 X -2 I =X -Y = =

26 Almon Polinomial Gecikme Modeli Almon Polinomial Modeli Tahmin Aşamaları: 1.Adım: ükeim cari yılı ve ondan sonraki b ler için belli bir gecikme sayısı r seçilir. 2.Adım: r nin derecesine göre polinom i k i i u b X Y 0 denkleminde yerine konur. i i u X i a i a a Y ) ( 26

27 Almon Polinomial Gecikme Modeli i i i 1 i 2 i i0 i0 i0 Y a a i a i X u Y a X a ix a i X u Y a Z a Z a Z u Z X X X X 0 i 1 2 i0 2 Z ix X 2X 1 i 1 2 i i 1 2 i0 Z i X X 4X 27

28 Almon Polinomial Gecikme Modeli Yıl Y X Z 0 Z 1 Z Z 0 =X +X -1 +X -2 = 5+4+3=12 Z 1 =X -1 +2X -2 =11+2(7)=25 28

29 Almon Polinomial Gecikme Modeli Dependen Variable: Y Mehod: Leas Squares Included observaions: 13 afer adjusing endpoins a 0 a 1 Variable Coefficien Sd. Error -Saisic Prob. C Z Z Z R-squared Mean dependen var Adjused R-squared S.D. dependen var S.E. of regression Akaike info crierion Sum squared resid Schwarz crierion Log likelihood F-saisic Durbin-Wason sa Prob(F-saisic) i = a 0 + a 1 i + a 2 i 2 29 a 2

30 Almon Polinomial Gecikme Modeli Orijinal b i kasayılarının ahmini için; a Y= Z Z Z 2 i = a 0 + a 1 i + a 2 i 2 a 0 a 1 a 2 1 a0 a1 a a0 2a1 4a

31 Almon Polinomial Gecikme Modeli Orijinal Dağıılmış Gecikme Modeli; Y X X X

32 Koyck Modeli paramerelerine sınırlama koyan ekniklerden biri de Koyck ekniğidir. Koyck, sonsuz sayıda gecikme modelindeki gecikme kasayılarının geomerik bir dizi şeklinde azaldığını kabul ederek gecikmeli modelini oluşurmuşur. Y X X X... u o Koyck i lerin geomerik olarak azaldığını varsayar: k = 0 l k, k=0,1,. = Geomerik Gecikmeli Kasayılar l: Dağıılmış gecikmenin azalma oranı 0 < l < 1 1-l: uyum hızı yada inibak hızı 32

33 Koyck Model Dağıılmış gecikme modeli Koyck Modeli varsayımı ile şu şekilde yazılabilir: k=0,1 ve 2 değerleri verilerek k = 0 l k, 0 0 0l 0 aşağıdaki sonuçlar elde edilir. 2 k 1 0l, 2 0l..., k 0l Y X X X... u o modelinde lar yerine eşileri konursa Y X lx l X... u (1) Koyck modeli elde edilir. 33

34 Koyck Model Dönüşümü Koyck modeli ekrar yazılır. Koyck Model Y X lx l X... u (1) (1) No lu model bir dönem gecikirilerek yazılır: Y X lx l X... u (2) (2) no lu modelin her iki arafı l ile çarpılır: ly l l X l X l X... lu (3) (1 ) no lu model (3) no lu modelden çıkarılır: 34

35 Koyck Model Y ly X lx l X... u l l X l X l X... lu (4) Y l Y X u l l u v u l u 1 Y 1 l 0X ly 1+v (5) = Dönüşümlü Koyck Modeli 35

36 Koyck Model Koyck Modelinin Özellikleri: 1. Koyck dönüşümü ile ooregresiv model ahmin edilmekedir. 2.Koyck modelinin çözümü kolay olmakla beraber önemli bir sakıncası vardır: Y -1 bağımsız değişkeni sokasikir, halbuki EKKY varsayımlarından biri de bağımsız değişkenin sokasik olmamasıdır. 3. Dönüşümlü Koyck modelinin ikinci sakınca da; v haa eriminin ookorelasyonlu olmasıdır. 36

37 Koyck Model Koyck Modelinin Özellikleri: 4.(5) nolu ooregresiv modelinde Y -1 değişkeninin varlığı Durbin-Wason d ookorelasyon esinin yapılmasını önlediğinden ookorelasyon için ayrı bir es olan Durbin s h esi uygulanmakadır. 5.Koyck Modelinde oralama gecikmesi = l/(1-l 6.Koyck model: Medyan Gecikme= -log2/logl Medyan Gecikme, X deki bir birimlik değişmenin Y de yapacağı oplam değişmenin yarısının kaç dönem sonra gerçekleşeceğini gösermekedir. 37

38 Using Economerics, A.H.Sudenmund, p CO = f(yd, YD -1, YD -2, ec.) + u CO = YD + lco -1 + u Yukarıdaki denklemlerden birincisi dağıılmış gecikmeli model, ikincisi dönüşümlü Koyck modelidir. Buna göre aşağıda verilen dönüşümlü Koyck modelinden harekele dağıılmış gecikme modelini ahmin ediniz. Aşağıdaki eşilik yalnızca oplam ükeim fonksiyonuna uymanın yanında Milon Frieadman arafından önerilen daimi gelir hipoezidir CO = YD CO -1 c Düz-R 2 =

39 CO = YD + lco -1 + u CO = YD CO -1 c Düz-R 2 =0.998 CO = + 0 YD + 1 YD YD k YD -k 0 (1-l) (1-0.46) = k = 0 l k k=0 0 = 0.52 ; l= 0.46 k=1 = (0.52)(0.46) 1 1 = 0 l 1 = 0.24 k=2 = (0.52)(0.46) 2 2 = 0 l 2 = 0.11 CO = YD YD YD YD

40 Koyck Model PPCE = PDPI PPCE -1 (-2.41) (5.46) (2.37) R 2 = d=1.014 PPCE: kişi başına ükeim harcaması PDPI: kişi başına gelir Yukarıda verilen dönüşümlü Koyck modelinden harekele uyum hızını elde ediniz. 40

41 Koyck Model Y 1l X ly +v 0 1 PPCE = PDPI PPCE -1 l l Oralama gecikme;y nin X e bağlılığının zaman içindeki hızını verir. Koyck modelinde oralama gecikme = l/(1-l) = / ( ) 1yıl 12 ay yıl x = Kişi başına ükeim harcamasındaki değişmenin %30 u (l) yaklaşık 5 ay içerisinde meydana gelmekedir. 41

42 CAGAN IN Uyumcu Bekleni Modeli Y = X * + u Bağımlı değişken Y sadece X bağımsız değişkeninin gerçekleşen değerlerine değil, dönemindeki beklenen değerleri X * a bağlıdır. 1, X * deki bir birimlik değişmenin Y de meydana geireceği oralama ekiyi ölçer. UBM ile ekonomerik modellerde gelecekeki bekleniler dikkae alınabilir. 42

43 Uyumcu bekleni modelinin elde edilişi: Bekleni değişkenleri X * lar doğrudan gözlenemediğinden, bu değişken hakkındaki bekleniler için varsayım şu şekilde yapılmakadır: * * * 1 1 X X g(x X ) Bugünün beklenisindeki değişme Uyumcu bekleni ( 0 g 1) Bu varsayımla gerçekleşen veya beklenen fiyalar, gerçekleşen ve beklenen gelirler arasındaki fark bir uyum işlemi ile kapaılmaya çalışılmakadır. Burada Y = Bir maldan alep edilen mikar X * = Beklenen fiya seviyesi 43

44 CAGAN IN Uyumcu Bekleni Modeli Bugünün beklenileri X *, kısmen eski bekleniler X -1 *, kısmen de bugünkü değer X nin ışığında belirlenir. * * 1 X gx (1 g)x X gx (1 g)x * * 1 g: bekleni kasayısı X X * * g =0 1 g =1 X * X Beklenen fiyalar ile geçmiş yılların beklenen fiyaları veya gelirleri aynı kalmaka, değişmemekedir. Bekleniler % 100 gerçekleşmişir. 44

45 CAGAN IN Uyumcu Bekleni Modeli (2) Nolu eşilik (1) nolu modelde X * de yerine konursa Y = X * + u (1) * * 1 X gx (1 g)x (2) [ (1 ) * ] Y gx g X u Y gx 1 g X u (3) * Y gx X g X u * * elde edilir. 45

46 CAGAN IN Uyumcu Bekleni Modeli Y = X * + u (1) (1) No lu model önce bir dönem gecikirilip daha sonra da her iki arafı (1-g) ile çarpılır; Y = + X * +u g * Y -1 = 0 + 1X -1+u 1 * 1-g Y = 1-g + 1-g X + 1-g u g Y g + X -g X gy 1-g u (4) * * şeklinde düzenlenir. 46

47 CAGAN IN Uyumcu Bekleni Modeli - (3) nolu modelden (4) nolu model çıkarılırsa; Y gx X g X u (3) * * Y g + X g X gy 1-g u (4) * * Y Y g g X gy u ( 1 g) u Y g g X 1 g Y v (5) =Uyumcu Bekleni Modeli 47

48 Y g g X 1 g Y v (5) =Uyumcu Bekleni Modeli v u 1 g u 1 Kısa Dönem Modeli (5 nolu modeldeki) β 1 (uyumcu bekleni modeli); X deki bir birimlik değişmenin Y de meydana geireceği oralama ekiyi ölçer. (kısa dönem modeli) Y = X * + u (1) 1 ve 5 numaralı model karşılaşırılır: (1 nolu modeldeki) β 1 ; uzun dönem ekiyi gösermekedir. 48

49 Uyumcu Bekleni Modelinin Özellikleri: 1. Bekleni modeli ooregresiv bir modeldir yani Y -1 bağımsız değişkenini içermekedir. 2.Cagan ın bekleni modelinin haa erimi v ookorelasyonludur. 49

50 Uygulama: dönemi dör aylık verilere dayanarak ABD için C = a 1 + a 2 X + a 3 C -1 + u modeli aşağıdaki gibi ahmin edilmişir. C X C 1 * 1 2 C b b X u C : Toplam Tükeim X : Toplam Gelir ilişkisinden yola çıkarak elde edilen kısa dönem modelinden uzun dönem modelini elde ediniz. 50

51 C a 1 a 2 X a 3 C -1 u C X C 1 a 2 = gb 2 a 3 =(1-g) a 3 =(1-g)= (1-g)= g = a gb C b b X u * 1 2 b a / g / a 2 :kısa dönem eki a 2 = b 2 :Uzun dönem eki b 2 =

52 a 2 ; kısa dönem eki=0.30 b 2 ; uzun dönem eki=0.91 Cari veya gözlenen gelirdeki bir birimlik arış ükeimi yaklaşık 0.30 birim arırırken; gelirdeki bu arış devam eiğinde ükeimi 0.91 birim arırır. 52

53 Kısmi İyileşirme Modeli Kısmi iyileşirme modelinde Y bağımlı değişkeninin isenen bir seviyesi Y * alınarak, Y = + X + u (1) * 0 1 doğrusal ilişkisi araşırılmakadır. Y nin gözlenen değerleri Y yerine isenen değerleri Y * lar alınarak, dönemindeki gözlenen X ye dayandırılmakadır. Y * doğrudan gözlenememekedir. 53

54 Nerlove ın kısmi iyileşirme hipoezi Y -Y = d (Y - Y ) (2) Son yıldaki gerçekleşen değişme * -1-1 Son yıldaki isenen değişme (arış veya azalış) ( 0 d 1) d:iyileşirme kasayısı (2) No lu modelde Y yalnız bırakılırsa; Y = dy +(1- d)y (3) * -1 54

55 Y = dy +(1- d)y (3) * -1 * Y (1- d)y -1 Y (3) d d Y = + X + u (1) * 0 1 (3) nolu eşilik (1) nolu modelde yerine konursa Y (1- d)y 1 = X + u d d 55

56 Y (1- d)y 1 = X + u d d Y (1- d)y = d + X + u Y 1d Y = d d X du Y = d + d X +(1- d)y + du (4) = Kısmi İyileşirme Modeli = Kısa Dönem Modeli 56

57 Kısmi İyileşirme Modelinin Özellikleri: 1. Kısmi İyileşirme modeli de ooregresiv bir modeldir.yani Y -1 bağımsız değişkenini içermekedir. 2.Haa erimi u ookorelasyonlu değildir. 57

58 Y * bir şirkein arzu eiği sok mal düzeyi, Y gerçek sok mal düzeyi X saış mikarı olsun. Arzu edilen sok mal düzeyinin saışlara bağlı olduğunu varsayarsak: Y * = + X 58

59 Pazardaki belirsizliklerden dolayı, arzu edilen ve gerçek sok mal düzeyleri arasındaki açık, bir anda kapaılamaz. Ancak her dönemde açığın belli bir kısmı kapaılabilir. Bu durumda zamanındaki sok mal düzeyi; -1 zamanındaki sok mal düzeyine, düzelme fakörü ve haa eriminin eklenmesine eşi olacakır: ( 0 d 1) Y = Y -1 + d (Y * - Y -1 ) + u, Bu model, kısmî iyileşirme modeli olarak bilinir. 59

60 d parameresi, kısmî düzelme kasayısı; 1/ d: düzelme hızıdır. Düzelme kasayısı(d), açığın bir dönemde kapaılacak oransal mikarını; Düzelme hızı (1/ d )ise, açığın amamen kapaılabilmesi için geçmesi gereken dönem sayısını verir. Örneğin; d = 0.25 ise, bir dönemde açığın %25'i kapaılabilecekir; açığın amamen kapanması için geçecek süre ise, 1/ d =1/0.25=4 yıldır. 60

61 Uygulama: dönemi dör aylık verilere dayanarak ABD için C = a 1 + a 2 X + a 3 C -1 + u modeli aşağıdaki gibi ahmin edilmişir. C X C 1 * 1 2 C b b X u C : Toplam Tükeim X : Toplam Gelir ilişkisinden yola çıkarak elde edilen kısa dönem modelinden uzun dönem modelini kısmi iyileşirme modeliyle elde ediniz. 61

62 Uygulama: C d b 1 db2x (1 d ) C 1 d u C a a X a C u Kısmi İyileşirme Modeli C X C 1 C b b X u Uzun dönem modeli * 1 2 b 2 uzun dönem marjinal ükeim eğilimi iken a 2 kısa dönem marjinal ükeim eğilimidir. a 3 =1-d d=1-a 3 d= = açığın bir dönemde kapaılacak oransal 62 mikarını verir

63 Uygulama: a db 2 2 a 2 = kısa dönem eki b 2 =Uzun dönem MTE=0.2959/0.3245=0.91 Uzun dönemde verilen bir zaman diliminde ükeiciler (sadece ükeimlerinin üçe birini düzelmekedir (ayarlamakadır) 63

64 Görünüşe uyumcu bekleni ve kısmi iyileşirme modeli (ve Koyck modeli) ahmin edilen regresyon açısından bakıldığında benzerdir: Tükeicilerin davranışlarını alışkanlıklar belirliyorsa kısmi iyileşirme modeli; Tükeici davranışı ileriye yönelik gelecekeki umulan gelire bağlıysa en iyi model uyumcu bekleni modelidir. Kısmi iyileşirme modelinde EKKY uarlı ahmincileri verir. EKKY varsayımları sağlanır. Uyumcu bekleni modelinde uarlı ahminciler elde edilmeyebilir. 64

65 Uygulama: Modern Economerics R.L.Thomas (p ) Değişkenler Q= 1980 fiyalarıyla gıda harcamaları, X= Cari fiyalarla oplam harcamalar, P= Gıda fiya indeksi, G= Genel fiya indeksi. ln(q * ) = ln(x/g) + 2 ln(p/g) + u ln(q) - ln(q) = d[ln(q ) - ln(q) ] * -1-1 Uzun dönem modeli varsayım ln(q) = 0 d + 1 d ln(x/g) + 2 d ln(p/g) + (1- d) ln(q) -1 + u Kısa dönem modeli 65

66 ln(q) = 0 d + 1 d ln(x/g) + 2 d ln(p/g) + (1- d) ln(q) -1 + u (kısa dönem modeli) Dependen Variable: LOG(Q) Mehod: Leas Squares Sample: Included observaions: 25 d 0 d 1 Variable Coefficien Sd. Error -Saisic Prob. C LOG(X/G) LOG(P/G) LOG(Q(-1)) R-squared Mean dependen var Adjused R-squared S.D. dependen var S.E. of regression Akaike info crierion Sum squared resid Schwarz crierion Log likelihood F-saisic Durbin-Wason sa Prob(F-saisic) d 2 (1-d) 66

67 (1-d) = d = d 2 = ( ) 2 = = d 1 = a 1 d 0 = ( ) 0 = = Uzun dönemde ükeiciler gıda harcamalarının yarısını düzelmekedir (iyileşirmekedir). ( ) 1 = = a 1 : kısa dönem eki 1: uzun dönem eki 67

68 ln(q*) = ln(x/g) + 2 ln(p/g) + u d = = = = ln Q ln(X / G) ln(P / G) * Uzun dönem modeli a 1 =b 1 d =0.14 Kısa dönem eki 1 = Uzun dönem eki Cari veya gözlenen oplam harcamadaki bir birimlik arış gıda harcamasını yaklaşık 0.14 birim arırırken ;oplam harcamadaki bu arış devam eiğinde uzun dönemde gıda harcamasını 0.27 birim arırır. 68

69 Uygulama: Aşağıdaki abloda İngilere nin dönemindeki şarap ükeimi ve harcanabilir geliri ile ilgili verileri göserilmişir. Yıllar Şarap ükeimi Gelir Aşağıda şarap ükeiminin Almon polinomial modeli verilmişir. Y = Z o Z Z 2 s(b i ) (17.35) (0.227) (0.812) (0.394) Buna göre orijinal modeli ahmin ediniz 69

70 Uygulama: 2 2 Z0 Xi X X 1 X2 Z1 ixi X1 2X2 i i 1 2 i0 Z i X X 4X a a0 a1 a i0 2 a0 2a1 4a Y X 0.144X 0.353X

71 Modern Economerics R.L.Thomas(p.320) r=2 ; k=6 6 0 i i i i i i 0 u X i a ix a X a Y 6 0 i i X 6 0 i i ix 6 0 i i i 2 X = X +X -1 +X -2 +X -3 +X -4 +X -5 +X -6 = X X X X X X -6 = X X X X X X -6 C= Sabi fiyalarla ükeim harcamaları Y = Sabi fiyalarla kullanılabilir gelir 71

72 Ooregresiv Modellerin Tahmin Yönemleri Koyck Modeli Uyumcu Bekleni Modeli Kısmi İyileşirme Modeli Y -1 değişkenli ooregresiv model : Dağıılmış Gecikme Modelini ahmin için kullanılmaka olan bu modeller aslında ooregresiv modeller olup Y nin gecikmeli değerlerinden oluşan Y -1 değişkenini içermekedir. Y a0 a1 X a2y 1 v Genel Ooregresiv Model Y -1 modelde bağımsız bir değişken olarak yer almaka ve v haa erimi ookorelasyonludur. Bu nedenle EKKY ile doğrudan çözülememekedir. 72

73 Ooregresiv Modellerin Tahmin Yönemleri Koyck Modeli Uyumcu Bekleni Modeli Sokasik Y -1 bağımsız değişkeni, v haa erimi ile ilişkilidir. Bu nedenle EKK ahmincileri sapmalı ve uarsız olur. Örnek büyüklüğü sonsuza gise de ahminciler gerçek anaküle değerlerine yaklaşmazlar. Kısmi İyileşirme Modeli v =du olduğundan u haa erimi EKK varsayımlarını sağladığında v de sağlar. Bu nedenle kısmi iyileşirme modeli EKKY ahmincileri uarlı ahminler verir. Ancak küçük örneklerde bu ahminler sapmalıdır. 73

74 Ooregresiv Modellerin Tahmin Yönemleri Ooregresiv Modellerin EKKY ile Tahminleri Y = d + d X +(1- d )Y + du = Kısmi İyileşirme Modeli v = du EKKY ile ahminlenirse; Tuarlı ahminler verir Küçük örneklemlerde bu ahminler sapmalıdır. 74

75 Ale Değişken Yönemi ile Ooregresiv Modellerin Tahminleri Haa erimi v nin ookorelasyonlu olması durumunda ADY ahmincileri Haa erimi v nin ookorelasyonlu olmaması durumunda ADY ahmincileri Küçük örnekler için sapmalı, büyük örnekler için asimoik olarak ekin olmayan ahminler elde edilir. Küçük örnekler için sapmalı, büyük örnekler için asimoik olarak ekin ve uarlı ahminler elde edilir. 75

76 Ale Değişken Yönemi ile Ooregresiv Modellerin Tahminleri ADY de, problem çıkaran Y -1 değişkeni yerine geçecek bir vekil değişken bulunur. Vekil değişkene Ale Değişken de denir. 76

77 Ale Değişken Yönemi ile Ooregresiv Modellerin Tahminleri Y a a X a Y v (1) Genel ooregresiv modele ADY şu iki adımda uygulanır: Adım 1: Y ile X nin gecikmeli değerleri arasındaki regresyon denklemi ahminlenir: Y c c X c X (2) X e her defasında yeni bir gecikmeli X -i değişkeni eklenerek en iyi model elde edilmeye çalışılır. Böylece gecikme sayısı belirlenir. 77

78 Ale Değişken Yönemi ile Ooregresiv Modellerin Tahminleri Adım 2: (2) nolu denklemden değerleri bulunur ve bir dönem gecikirilerek Y ler elde edilir. Daha sonra (1) nolu ˆ 1 regresyon denklemindeki Y -1 yerine ale değişken olarak alınarak aşağıdaki model ahminlenir: Y Y a a X a Y v (1) ˆ Y a a X a Y v 2) ADY Bu modelden kasayı ahminleri ahmin edilir. 78

79 No 1 Yukarıdaki denklemde ale değişken Yˆ 1 ADIM 1. ADIM 2. Y b X b X b Y v Y ile X 1 ve X 2 arasındaki ilişki araşırılır. Y c c X c X Adım 1 deki denklemden Y b X b X b Yˆ v bazen şöyle de ler ilgili X değerleri yerine konarak hesaplanır. Yˆ lerin bir dönem gecikmeli değerleri ler alınarak aşağıdaki model ahmin edilir belirlenmekedir. Yˆ 1 Yˆ

80 .Liviaan, ahmin edilen a ların uarlı olduğunu, EKKY 80 ahminlerininse uarsız olduğunu gösermişir. NOT 2. Y a a X a Y v (1) Y -1 değişkeni yerine vekil değişken olarak X -1 in alınmasına Liviaan yaklaşımı denir. Liviaan, ooregresiv modelin paramereleri a 0, a 1 ve a 2 nin ahmini için aşağıdaki normal denklemlerin çözümünü önermekedir. Y na a X a Y Y X a X a X a Y X Y X a X a X X a Y X İkinci denklemin her iki arafını önce X, üçüncü denklemin her iki arafını da X -1 ile çarpık.

81 Çünkü Y -1 Y -1, v u l u 1 veya v u 1 g u 1 ile ilişkili olduğu halde; X ve X -1 v ile ilişkili değildir. Bu yaklaşım ile haa erimi ve bağımsız değişken arasındaki ilişki oradan kaldırılır ancak bu kez X ile X -1 arasında çoklu doğrusal bağlanı olma olasılığı yükselir ve ahminler ekin olmaz. 81

82 Ooregresiv Modellerin Genelleşirilmiş EKKY (GEKKY) ile Tahmini Ooregresiv modellerde ookorelasyon olması durumunda GEKKY kullanımı: Y a a X a Y v (1) (1) nolu model bir dönem gecikirilip p ookorelasyon kasayısı ile çarpılır py a p pa X pa Y pv (2)

83 Daha sonra (1) nolu modelden (2) nolu model çıkarılarak GEKK ooregresiv modeli elde edilir Y a a X a Y v (1) py a p pa X pa Y pv (2) Y py a 1 p a X px a Y py v pv (3) = Ooregresiv model GEKKY denklemi Küçük örnekler için sapmalı, faka uarlı ve asimoik ekin ahminler elde edilir. 83

84 Ookorelasyon kasayısı p nin doğrudan ahmini için (3) nolu modelde Y yi yalnız bırakıp, düzenlemeler yapıldıkan sonra şu model elde edilir: Y a 1 p a X a p X a p Y a p Y v pv (4) Y c c X c X c Y c Y c a 2 1 c 1 1 c2 a1p c3 a2p 0 a0 1p 4 2 v pv 1 c a p 84

85 Y c c X c X c Y c Y Denkleminde 1 1 c a ve c a p 2 1 den p bulunur pˆ c c p 1 2 X X 1 in kasayısı nin kasayısı nin doğrudan ahmini 85

86 p nin Wallis Yönemiyle Tahmini : Adım 1. Y -1 yerine X -1 değişkeni ale değişkeni olarak alınır. Y a a X a Y v (1) Y a a X a X v

87 Adım 2. v haa eriminin örnek ahmini değerleri leri hesaplanır ve lerin birbirini akip eden değerleri arasındaki ilişki hesaplanır vˆ vˆ r vv ˆˆ 1 n 2 1 vv ˆˆ 1 1 k n pˆ n n vˆ 2 n Wallis yönemi ile p hesabı k=ahmin edilen a sayısı (burada k=3) k düzelme erimi (sapmayı düzelmek için) n 87

88 Adım 3. r vv ˆˆ 1 değerini Y py a 1 p a X px a Y py v pv modelinde p yerine koyup EKKY ile model ahminlenir. Böylece Wallis yönemi ile p ahmin edilip GEEKY uygulanır. 88

89 Ooregresiv Modellerde Ookorelasyonun Belirlenmesi : Durbin in h Tesi Y a a X a Y v (1) Genel ooregresiv modeli için Durbin h esi dör adımda yapılmakadır. Adım 1. Y a a X a Y v modeli EKKY ile ahmin edilerek Y -1 in kasayısı olan a 2 nin varyansı var(a 2 ) hesaplanır. 89

90 Ooregresiv Modellerde Ookorelasyonun Tespii : Durbin in h Tesi Adım 2. Ookorelasyon kasayısı 1 pˆ (1 d) 2 d Durbin-Wason isaisiği Adım 3. h kriik oranı hesaplanır: ˆp hesaplanır: h 1 n 1 d 2 1 n [var( a )] 2 n: örnek hacmi Var(a 2 )= Y -1 gecikmeli değişkeni kasayısının varyansı d= Durbin-Wason d isaisiği 90

91 Ooregresiv Modellerde Ookorelasyonun Tespii : Durbin in h Tesi Büyük örnekler p=0 iken h isaisiği sandar normal dağılımlıdır(oralaması sıfır, varyansı bir olan dağılım). Bu nedenle gözlenen bir h değerinin isaisiksel olarak anlamlılığı Normal Eğri Alanları Tablosundan belirlenir. Adım 4. Normal dağılımda P( 1.96 h1.96) 0.95 olduğundan sandar normal değişken h nin esinde karar şöyle verilir : 91

92 h > 1.96 ise poziif ookorelasyon olmadığına dair H 0 hipoezi reddedilir. h < ise negaif ookorelasyon olmadığına dair H 0 hipoezi reddedilir < h < 1.96 ise poziif veya negaif ookorelasyon olmadığı H 0 hipoezi reddedilemez, kabul edilir. h esi büyük örnekler ( n >=30) için kurulmuş olup, küçük örneklere uygulanabileceği kesin olarak göserilememiş ve küçük örnek özellikleri henüz oraya konulmamışır. 92

93 Örnek: Hindisan para alebi fonksiyonu aşağıdadır: ln M ln R ln Y ln M 1 s(b i ) (1.2404) (0.3678) (0.3427) (0.2007) (1.3066) ( ) (2.0108) (2.6328) R 2 = d= h [1 (1.8624)] (0.2007) h= ile 1.96 arasındadır. Ookorelasyon olmadığı yönündeki H 0 hipoezi kabul edilir. 93

94 Örnek Bir Ooregresiv Model Çözümü Uygulaması dönemi ükeim (Y ) ve gelir (X ) verilerini kullanarak ooregresiv modeli ahmin ediniz. Y a a X a Y v Bu modelin çözümü için Liviaan ın normal denklemlerinden a ları hesaplayınız. Bu modelin EKK çözümünü bulunuz. 94

95 Bir Ooregresiv Model Çözümü Uygulaması Yıl Y Y -1 X Y X X 2 Y -1 X Y X -1 X -1 X X -1 Y -1 X

96 Bir Ooregresiv Model Çözümü Uygulaması Y 191 Y X 5503 Y X Y 166 X 9427 X X 311 Y X 4955 X X 5966 Y 1 1 X a0 a1 a2 a0 7a1 4955a2 a0 a1 3a Ooregresiv model Liviaan Normal Denklemleri a a a Y X Y 1 96

97 Bir Ooregresiv Model Çözümü Uygulaması Modelin EKKY ahminleri ise şöyledir: Y X Y 1 sb ( i ) (0.0874) (0.1746) (0.886) (4.986) Kısmi r s 2 (0.0666) ( ) R , R , F 595 Liviaan yönemi ile bulunan sonuç: Y X Y 1 97

White ın Heteroskedisite Tutarlı Kovaryans Matrisi Tahmini Yoluyla Heteroskedasite Altında Model Tahmini

White ın Heteroskedisite Tutarlı Kovaryans Matrisi Tahmini Yoluyla Heteroskedasite Altında Model Tahmini Ekonomeri ve İsaisik Sayı:4 006-1-8 İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ İKTİSAT FAKÜLTESİ EKONOMETRİ VE İSTATİSTİK DERGİSİ Whie ın Heeroskedisie Tuarlı Kovaryans Marisi Tahmini Yoluyla Heeroskedasie Alında Model Tahmini

Detaylı

Box-Jenkıns Modelleri ile Aylık Döviz Kuru Tahmini Üzerine Bir Uygulama

Box-Jenkıns Modelleri ile Aylık Döviz Kuru Tahmini Üzerine Bir Uygulama Kocaeli Üniversiesi Sosyal Bilimler Ensiüsü Dergisi (6) 2003 / 2 : 49-62 Box-Jenkıns Modelleri ile Aylık Döviz Kuru Tahmini Üzerine Bir Uygulama Hüdaverdi Bircan * Yalçın Karagöz ** Öze: Bu çalışmada geleceği

Detaylı

Türkiye nin Kabuklu Fındık Üretiminde Üretim-Fiyat İlişkisinin Koyck Yaklaşımı İle Analizi

Türkiye nin Kabuklu Fındık Üretiminde Üretim-Fiyat İlişkisinin Koyck Yaklaşımı İle Analizi TÜRK TARIM ve DOĞA BİLİMLERİ DERGİSİ TURKISH JOURNAL of AGRICULTURAL and NATURAL SCIENCES www.urkjans.com Türkiye nin Kabuklu Fındık Üreiminde Üreim-Fiya İlişkisinin Koyck Yaklaşımı İle Analizi Şenol ÇELİK*

Detaylı

Zaman Serisi Modelleri: Birim Kök Testleri, Eşbütünleşme, Hata Düzeltme Modelleri

Zaman Serisi Modelleri: Birim Kök Testleri, Eşbütünleşme, Hata Düzeltme Modelleri Yıldız Teknik Üniversiesi İkisa Bölümü Ekonomeri II Ders Noları Ders Kiabı: J.M. Wooldridge, InroducoryEconomericsA Modern Approach, 2nd. ed., 2002, Thomson Learning. Zaman Serisi Modelleri: Birim Kök

Detaylı

24.05.2010. Birim Kök Testleri. Zaman Serisi Modelleri: Birim Kök Testleri, Eşbütünleşme, Hata Düzeltme Modelleri

24.05.2010. Birim Kök Testleri. Zaman Serisi Modelleri: Birim Kök Testleri, Eşbütünleşme, Hata Düzeltme Modelleri Yıldız Teknik Üniversiesi İkisa Bölümü Ekonomeri II Ders Noları Ders Kiabı: J.M. Wooldridge, Inroducory Economerics A Modern Approach, 2nd. ed., 2002, Thomson Learning. Zaman Serisi Modelleri: Birim Kök

Detaylı

Bölüm 3 HAREKETLİ ORTALAMALAR VE DÜZLEŞTİRME YÖNTEMLERİ

Bölüm 3 HAREKETLİ ORTALAMALAR VE DÜZLEŞTİRME YÖNTEMLERİ Bölüm HAREKETLİ ORTALAMALAR VE DÜZLEŞTİRME ÖNTEMLERİ Bu bölümde üç basi öngörü yönemi incelenecekir. 1) Naive, 2)Oralama )Düzleşirme Geçmiş Dönemler Şu An Gelecek Dönemler * - -2-1 +1 +2 + Öngörü yönemi

Detaylı

ÜSTEL VE LOGARİTM FONKSİYONLAR

ÜSTEL VE LOGARİTM FONKSİYONLAR ÜSTEL VE LOGARİTM TMİK FONKSİYONLAR Şekil 5.1a Üsel Fonksiyonlar 2 y 10 8, 1 y = f = b b> 6 4 2-3 -2-1 1 2 3 Şekil 5.1b Üsel Fonksiyonlar 3 y 50 2 y = f = 2 40 30 20 y = f = 2 10-2 -1 1 2 3 4 Şekil 5.1c

Detaylı

AYÇİÇEK VE SOYA YAĞI İTHALAT TALEBİNİN ANALİZİ

AYÇİÇEK VE SOYA YAĞI İTHALAT TALEBİNİN ANALİZİ AKDENİZ ÜNİVERSİTESİ ZİRAAT FAKÜLTESİ DERGİSİ,, 15(),71-79 AYÇİÇEK VE SOYA YAĞI İTHALAT TALEBİNİN ANALİZİ Selim Adem HATIRLI Vecdi DEMİRCAN Ali Rıza AKTAŞ Süleyman Demirel Üniversiesi Ziraa Fakülesi Tarım

Detaylı

KONYA İLİ SICAKLIK VERİLERİNİN ÇİFTDOĞRUSAL ZAMAN SERİSİ MODELİ İLE MODELLENMESİ

KONYA İLİ SICAKLIK VERİLERİNİN ÇİFTDOĞRUSAL ZAMAN SERİSİ MODELİ İLE MODELLENMESİ KONYA İLİ SICAKLIK VERİLERİNİN ÇİFTDOĞRUSAL ZAMAN SERİSİ MODELİ İLE MODELLENMESİ İsmail KINACI 1, Aşır GENÇ 1, Galip OTURANÇ, Aydın KURNAZ, Şefik BİLİR 3 1 Selçuk Üniversiesi, Fen-Edebiya Fakülesi İsaisik

Detaylı

Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Sayı: 2010-8 / 24 Mayıs 2010 EKONOMİ NOTLARI

Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Sayı: 2010-8 / 24 Mayıs 2010 EKONOMİ NOTLARI Türkiye Cumhuriye Merkez Bankası Sayı: 2010-8 / 24 Mayıs 2010 EKONOMİ NOTLARI TCMB Faiz Kararlarının Piyasa Faizleri Ve Hisse Senedi Piyasaları Üzerine Ekisi Mura Duran Refe Gürkaynak Pınar Özlü Deren

Detaylı

İSTANBUL MENKUL KIYMETLER BORSASINDA DEĞİŞKENLİĞİN (VOLATİLİTENİN) ARCH-GARCH YÖNTEMLERİ İLE MODELLENMESİ

İSTANBUL MENKUL KIYMETLER BORSASINDA DEĞİŞKENLİĞİN (VOLATİLİTENİN) ARCH-GARCH YÖNTEMLERİ İLE MODELLENMESİ İSTANBUL MENKUL KIYMETLER BORSASINDA DEĞİŞKENLİĞİN (VOLATİLİTENİN) ARCH- YÖNTEMLERİ İLE MODELLENMESİ ÖZET Yard.Doç. Dr. Tülin ATAKAN İsanbul Üniversiesi, İşleme Fakülesi, Finans Anabilim Dalı Bu çalışmada,

Detaylı

TÜRKİYE EKONOMİSİ İÇİN TÜKETİM FONKSİYONU TAHMİNİ (1980 2005)

TÜRKİYE EKONOMİSİ İÇİN TÜKETİM FONKSİYONU TAHMİNİ (1980 2005) Türkiye Ekonomisi İçin Tükeim Fonksiyonu Tahmini (98 5) 349 TÜRKİYE EKONOMİSİ İÇİN TÜKETİM FONKSİYONU TAHMİNİ (98 5) Mehme DEMİRAL ÖZET Bir ükeim fonksiyonu, ükeim ile gelir arasındaki ilişkiyi vurgulamakadır.

Detaylı

Dolar Kurundaki Günlük Hareketler Üzerine Bazı Gözlemler

Dolar Kurundaki Günlük Hareketler Üzerine Bazı Gözlemler Dolar Kurundaki Günlük Harekeler Üzerine Bazı Gözlemler Türkiye Bankalar Birliği Ekonomi Çalışma Grubu Toplanısı 28 Nisan 2008, İsanbul Doç. Dr. Cevde Akçay Koç Finansal Hizmeler Baş ekonomis cevde.akcay@yapikredi.com.r

Detaylı

1. YAPISAL KIRILMA TESTLERİ

1. YAPISAL KIRILMA TESTLERİ 1. YAPISAL KIRILMA TESTLERİ Yapısal kırılmanın araştırılması için CUSUM, CUSUMSquare ve CHOW testleri bize gerekli bilgileri sağlayabilmektedir. 1.1. CUSUM Testi (Cumulative Sum of the recursive residuals

Detaylı

RASYONEL BEKLENTLER DOAL ORAN HPOTEZ Türkiye çin Zaman Serisi Bulguları 1950-1995 1

RASYONEL BEKLENTLER DOAL ORAN HPOTEZ Türkiye çin Zaman Serisi Bulguları 1950-1995 1 RASYONEL BEKLENTLER DOAL ORAN HPOTEZ Türkiye çin Zaman Serisi Bulguları 950-995 Rahmi YAMAK * Yakup KÜÇÜKKALE ** ÖZET Bu çalımada, Rasyonel Bekleniler Doal Oran Hipoezinin, Çıkı (ya da isizliin) alep (ya

Detaylı

Ekonometri. Eylül 2012. Sınavın toplam süresi 150 dakikadır.

Ekonometri. Eylül 2012. Sınavın toplam süresi 150 dakikadır. TCMB Araşırmacı Yazılı Meslek Sınavı Ekonomeri Eylül 202 Sınavın oplam süresi 50 dakikadır.. [Toplam 2 puan] Bir araşırmacı, günlük ABD doları/türk lirasının zaman içerisindeki değişimini modellemek amacıyla,

Detaylı

Erkan Özata 1. Econometric Investigation of the Relationships Between Energy Consumption and Economic Growth in Turkey

Erkan Özata 1. Econometric Investigation of the Relationships Between Energy Consumption and Economic Growth in Turkey 1 Öze: Ülkelerin ekonomik ve sosyal gelişmelerinin sürükleyici unsuru ve en emel gereksinimlerinden biri enerjidir. Đş yapma kapasiesi olarak anımlanan enerjiye gelişmiş ülkelerle birlike, gelişmek iseyen

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

BOBĐNLER. Bobinler. Sayfa 1 / 18 MANYETĐK ALANIN TEMEL POSTULATLARI. Birim yüke elektrik alan içerisinde uygulanan kuvveti daha önce;

BOBĐNLER. Bobinler. Sayfa 1 / 18 MANYETĐK ALANIN TEMEL POSTULATLARI. Birim yüke elektrik alan içerisinde uygulanan kuvveti daha önce; BOBĐER MAYETĐK AAI TEME POSTUATARI Birim yüke elekrik alan içerisinde uygulanan kuvvei daha önce; F e = qe formülüyle vermişik. Manyeik alan içerisinde ise bununla bağlanılı olarak hareke halindeki bir

Detaylı

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÇOK DEĞİŞKENLİ EŞİKSEL OTOREGRESİF MODELLER ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA Ümran Münire KAHRAMAN DOKTORA TEZİ İsaisik Anabilim Dalı 2012 KONYA Her Hakkı Saklıdır TEZ

Detaylı

BİRİM KÖK TESTLERİNDE YAPISAL KIRILMA ZAMANININ İÇSEL OLARAK BELİRLENMESİ PROBLEMİ: ALTERNATİF YAKLAŞIMLARIN PERFORMANSLARI

BİRİM KÖK TESTLERİNDE YAPISAL KIRILMA ZAMANININ İÇSEL OLARAK BELİRLENMESİ PROBLEMİ: ALTERNATİF YAKLAŞIMLARIN PERFORMANSLARI BİRİM KÖK TESTLERİNDE YAPISAL KIRILMA ZAMANININ İÇSEL OLARAK BELİRLENMESİ PROBLEMİ: ALTERNATİF YAKLAŞIMLARIN PERFORMANSLARI Arş. Gör. Furkan EMİRMAHMUTOĞLU Yrd. Doç. Dr. Nezir KÖSE Arş. Gör. Yeliz YALÇIN

Detaylı

İstanbul Menkul Kıymetler Borsası nda haftanın günü etkisi ve Ocak ayı anomalilerinin ARCH-GARCH modelleri ile test edilmesi

İstanbul Menkul Kıymetler Borsası nda haftanın günü etkisi ve Ocak ayı anomalilerinin ARCH-GARCH modelleri ile test edilmesi İsanbul Üniversiesi İşleme Fakülesi Dergisi Isanbul Universiy Journal of he School of Business Adminisraion Cil/Vol:37, Sayı/No:2, 2008, 98-110 ISSN: 1303-1732 - www.ifdergisi.org 2008 İsanbul Menkul Kıymeler

Detaylı

Rasyonel Beklentiler Hipotezinin Testi: Enflasyon, Faiz ve Kur 1

Rasyonel Beklentiler Hipotezinin Testi: Enflasyon, Faiz ve Kur 1 Çukurova Üniversiesi İİBF Dergisi Cil:17 Sayı:1 Haziran 2013 ss.17-35 Rasyonel Bekleniler Hipoezinin Tesi: Enflasyon, Faiz ve Kur 1 Tes of he Raional Expecaions Hypohesis: Inflaion, Ineres Rae and Exchange

Detaylı

Türkiye de Kırmızı Et Üretiminin Box-Jenkins Yöntemiyle Modellenmesi ve Üretim Projeksiyonu

Türkiye de Kırmızı Et Üretiminin Box-Jenkins Yöntemiyle Modellenmesi ve Üretim Projeksiyonu Hayvansal Üreim 53(): 3-39, 01 Araşırma Türkiye de Kırmızı E Üreiminin Box-Jenkins Yönemiyle Modellenmesi ve Üreim Projeksiyonu Şenol Çelik Ankara Üniversiesi Fen Bilimleri Ensiüsü Zooekni Anabilim Dalı

Detaylı

MAK 210 SAYISAL ANALİZ

MAK 210 SAYISAL ANALİZ MAK 210 SAYISAL ANALİZ BÖLÜM 6- İSTATİSTİK VE REGRESYON ANALİZİ Doç. Dr. Ali Rıza YILDIZ 1 İSTATİSTİK VE REGRESYON ANALİZİ Bütün noktalardan geçen bir denklem bulmak yerine noktaları temsil eden, yani

Detaylı

Murat MAZIBAŞ mmazibas@bddk.org.tr Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumu (BDDK) ÖZET

Murat MAZIBAŞ mmazibas@bddk.org.tr Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumu (BDDK) ÖZET İMKB Piyasalarındaki Volailienin Modellenmesi ve Öngörülmesi: Asimerik GARCH Modelleri ile bir Uygulama Mura MAZIBAŞ mmazibas@bddk.org.r Bankacılık Düzenleme ve Deneleme Kurumu (BDDK) ÖZET Çalışmada, 5

Detaylı

TCMB FAĐZ KARARLARININ HĐSSE SENEDĐ PĐYASALARI ÜZERĐNE ETKĐSĐ

TCMB FAĐZ KARARLARININ HĐSSE SENEDĐ PĐYASALARI ÜZERĐNE ETKĐSĐ Cenral Bank Review Vol. 10 (July 2010), pp.23-32 ISSN 1303-0701 prin / 1305-8800 online 2010 Cenral Bank of he Republic of Turkey hp://www.cmb.gov.r/research/review/ TCMB FAĐZ KARARLARININ HĐSSE SENEDĐ

Detaylı

KUKLA DEĞİŞKENLİ MODELLER

KUKLA DEĞİŞKENLİ MODELLER KUKLA DEĞİŞKENLİ MODELLER Bir kukla değişkenli modeller (Varyans Analiz Modelleri) Kukla değişkenlerin diğer kantitatif değişkenlerle alındığı modeller (Kovaryans Analizi Modeller) Kukla değişkenlerin

Detaylı

ELEKTRİK DAĞITIM BÖLGELERİNDE UYGULANACAK FİYAT EŞİTLEME MEKANİZMASI HAKKINDA TEBLİĞ

ELEKTRİK DAĞITIM BÖLGELERİNDE UYGULANACAK FİYAT EŞİTLEME MEKANİZMASI HAKKINDA TEBLİĞ ELEKTRİK DAĞITIM BÖLGELERİNDE UYGULANACAK FİYAT EŞİTLEME MEKANİZMASI HAKKINDA TEBLİĞ BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Hukuki Dayanak, Tanımlar ve Kısalmalar Amaç ve kapsam MADDE 1- (1Bu Tebliğ, 4628 sayılı

Detaylı

DOĞAL GAZ DEPOLAMA ġġrketlerġ ĠÇĠN TARĠFE HESAPLAMA USUL VE ESASLARI. BĠRĠNCĠ KISIM Amaç, Kapsam, Dayanak, Tanımlar ve Ġstenecek Veriler

DOĞAL GAZ DEPOLAMA ġġrketlerġ ĠÇĠN TARĠFE HESAPLAMA USUL VE ESASLARI. BĠRĠNCĠ KISIM Amaç, Kapsam, Dayanak, Tanımlar ve Ġstenecek Veriler DOĞAL GAZ DEPOLAMA ġġrketlerġ ĠÇĠN TARĠFE HESAPLAMA USUL VE ESASLARI BĠRĠNCĠ KISIM Amaç, Kapsam, Dayanak, Tanımlar ve Ġsenecek Veriler BĠRĠNCĠ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç ve kapsam Madde

Detaylı

Reel ve Nominal Şokların Reel ve Nominal Döviz Kurları Üzerindeki Etkileri: Türkiye Örneği

Reel ve Nominal Şokların Reel ve Nominal Döviz Kurları Üzerindeki Etkileri: Türkiye Örneği Reel ve Nominal Şokların Reel ve Nominal Döviz Kurları Üzerindeki Ekileri: Türkiye Örneği Öze Ahme Mura ALPER Bu çalışma Türkiye deki reel döviz kuru dalgalanmalarının kaynaklarını açıklamayı amaçlamakadır.

Detaylı

1) Çelik Çatı Taşıyıcı Sisteminin Geometrik Özelliklerinin Belirlenmesi

1) Çelik Çatı Taşıyıcı Sisteminin Geometrik Özelliklerinin Belirlenmesi 1) Çelik Çaı Taşıyıcı Siseminin Geomerik Özelliklerinin Belirlenmesi 1.1) Aralıklarının Çaı Örüsüne Bağlı Olarak Belirlenmesi Çaı örüsünü aşıyan aşıyıcı eleman aşık olarak isimlendirilir. Çaı sisemi oplam

Detaylı

Reel Kesim Güven Endeksi ile İMKB 100 Endeksi arasındaki dinamik nedensellik ilişkisi

Reel Kesim Güven Endeksi ile İMKB 100 Endeksi arasındaki dinamik nedensellik ilişkisi İsanbul Üniversiesi İşleme Fakülesi Dergisi Isanbul Universiy Journal of he School of Business Adminisraion Cil/Vol:38, Sayı/No:1, 009, 4-37 ISSN: 1303-173 - www.ifdergisi.org 009 Reel Kesim Güven Endeksi

Detaylı

FİNANSAL PİYASA VOLATİLİTESİ VE EKONOMİ

FİNANSAL PİYASA VOLATİLİTESİ VE EKONOMİ FİNANSAL PİYASA VOLATİLİTESİ VE EKONOMİ Yrd. Doç. Dr. Hülya Kanalıcı Akay Uludağ Üniversiesi İkisadi ve İdari Bilimler Fakülesi Mehme Nargeleçekenler Uludağ Üniversiesi İkisadi ve İdari Bilimler Fakülesi

Detaylı

Borsa Getiri Oranı ve Faiz Oranı Arasındaki İlişkinin Doğrusal Olmayan Yöntemlerle Analizi: Türkiye Örneği

Borsa Getiri Oranı ve Faiz Oranı Arasındaki İlişkinin Doğrusal Olmayan Yöntemlerle Analizi: Türkiye Örneği Volume 4 Number 3 03 pp. -40 ISSN: 309-448 www.berjournal.com Borsa Geiri Oranı ve Faiz Oranı Arasındaki İlişkinin Doğrusal Olmayan Yönemlerle Analizi: Türkiye Örneği Yusuf Ekrem Akbaşa Öze: Bu çalışmada,

Detaylı

GEFRAN PID KONTROL CİHAZLARI

GEFRAN PID KONTROL CİHAZLARI GEFRAN PID KONTROL CİHAZLARI GENEL KONTROL YÖNTEMLERİ: ON - OFF (AÇIK-KAPALI) KONTROL SİSTEMLERİ: Bu eknik en basi konrol ekniğidir. Ölçülen değer (), se değerinin () üzerinde olduğunda çıkış sinyali açılır,

Detaylı

Yaz Saati Uygulaması Anomalisinin İMKB 100 Endeks Getirisine Etkisinin Test Edilmesi

Yaz Saati Uygulaması Anomalisinin İMKB 100 Endeks Getirisine Etkisinin Test Edilmesi EGE AKADEMİK BAKIŞ / EGE ACADEMIC REVIEW Cil: 10 Sayı: 4 Ekim 2010 ss. 1139-1153 Yaz Saai Uygulaması Anomalisinin İMKB 100 Endeks Geirisine Ekisinin Tes Edilmesi Tesing he Effec of he Dayligh Saving Time

Detaylı

Türkiye de Petrol Tüketimi İle Reel GSYİH Arasındaki Uzun Dönem İlişkinin Johansen Eş-Bütünleşme Yöntemi İle Analiz Edilmesi

Türkiye de Petrol Tüketimi İle Reel GSYİH Arasındaki Uzun Dönem İlişkinin Johansen Eş-Bütünleşme Yöntemi İle Analiz Edilmesi Volume 5 Number 2 2014 pp. 47-60 ISSN: 1309-2448 www.berjournal.com Türkiye de Perol Tükeimi İle Reel GSYİH Arasındaki Uzun Dönem İlişkinin Johansen Eş-Büünleşme Yönemi İle Analiz Edilmesi Reşa Ceylana

Detaylı

13 Hareket. Test 1 in Çözümleri. 4. Konum-zaman grafiklerinde eğim hızı verir. v1 t

13 Hareket. Test 1 in Çözümleri. 4. Konum-zaman grafiklerinde eğim hızı verir. v1 t 3 Hareke Tes in Çözümleri X Y. cisminin siseme er- diği döndürme ekisi 3mgr olup yönü saa ibresinin ersinedir. cisminin siseme erdiği döndürme ekisi mgr olup yönü saa ibresi yönündedir. 3mgr daha büyük

Detaylı

TÜRKİYE DE FAİZ, DÖVİZ VE BORSA: FİYAT VE OYNAKLIK YAYILMA ETKİLERİ

TÜRKİYE DE FAİZ, DÖVİZ VE BORSA: FİYAT VE OYNAKLIK YAYILMA ETKİLERİ TÜRKİYE DE FAİZ, DÖVİZ VE BORSA: FİYAT VE OYNAKLIK YAYILMA ETKİLERİ Doç. Dr. Macide Çiçek Dumlupınar Üniversiesi İkisadi ve İdari Bilimler Fakülesi Öze Bu çalışmada Türkiye de devle iç borçlanma seneleri,

Detaylı

Crude Oil Import and Economic Growth: Turkey

Crude Oil Import and Economic Growth: Turkey MPRA Munich Personal RePEc Archive Crude Oil Impor and Economic Growh: Turkey Erginbay Ugurlu and Aydın Ünsal Isanbul Aydın Universiy, Gazi Universiy 28 May 2009 Online a hps://mpra.ub.uni-muenchen.de/69923/

Detaylı

Türkiye Ekonomisinde Enerji Tüketimi ve Ekonomik Büyüme

Türkiye Ekonomisinde Enerji Tüketimi ve Ekonomik Büyüme Türkiye Ekonomisinde Enerji Tükeimi ve Ekonomik Büyüme Mehme MUCUK * Doğan UYSAL ** Öze Genel olarak enerji, ekonomik ve endüsriyel kalkınma için önemli bir girdi kabul edilmekedir. Ancak enerjinin bazı

Detaylı

REEL DÖVİZ KURU VE DIŞ TİCARET DENGESİ İLİŞKİSİ:

REEL DÖVİZ KURU VE DIŞ TİCARET DENGESİ İLİŞKİSİ: Ekonomeri ve İsaisik Sayı: 005 9 İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ İKTİSAT FAKÜLTESİ EKONOMETRİ VE İSTATİSTİK DERGİSİ REEL DÖVİZ KURU VE DIŞ TİCARET DENGESİ İLİŞKİSİ: Prof.Dr. Rahmi YAMAK; Abdurrahman KORKMAZ * Absrac

Detaylı

YAPISAL KIRILMALI BİRİM KÖK TESTLERİNİN KÜÇÜK ÖRNEKLEM ÖZELLİKLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

YAPISAL KIRILMALI BİRİM KÖK TESTLERİNİN KÜÇÜK ÖRNEKLEM ÖZELLİKLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI YAPISAL KIRILMALI BİRİM KÖK TESTLERİNİN KÜÇÜK ÖRNEKLEM ÖZELLİKLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI TC. Pamukkale Üniversiesi Sosyal Bilimler Ensiüsü Yüksek Lisans Tezi Ekonomeri Anabilim Dalı Abdullah Emre ÇAĞLAR

Detaylı

SIVILAŞTIRILMIŞ DOĞAL GAZ DEPOLAMA ŞİRKETLERİ İÇİN TARİFE HESAPLAMA USUL VE ESASLARI

SIVILAŞTIRILMIŞ DOĞAL GAZ DEPOLAMA ŞİRKETLERİ İÇİN TARİFE HESAPLAMA USUL VE ESASLARI SIVILAŞTIRILMIŞ DOĞAL GAZ DEPOLAMA ŞİRKETLERİ İÇİN TARİFE HESAPLAMA USUL VE ESASLARI BİRİNCİ KISIM Amaç, Kapsam, Dayanak, Tanımlar ve İsenecek Veriler BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç

Detaylı

A Study on the Estimation of Supply Response of Cotton in Cukurova Region

A Study on the Estimation of Supply Response of Cotton in Cukurova Region MPRA Munich Personal RePEc Archive A Sudy on he Esimaion of Suly Resonse of Coon in Cukurova Region Erkan Akas Faculy of Economics & Admin.Sciences a BIGA 2006 Online a h://mra.ub.uni-muenchen.de/8648/

Detaylı

Metal (Çelik) Kullanım Yoğunluğu Hipotezinin Türkiye Ekonomisi için Sınanması Intensity of Metal (Steel) Use Hypothesis: A Test for Turkish Economy

Metal (Çelik) Kullanım Yoğunluğu Hipotezinin Türkiye Ekonomisi için Sınanması Intensity of Metal (Steel) Use Hypothesis: A Test for Turkish Economy SESSION Meal (Çelik) Kullanım Yoğunluğu Hipoezinin ürkiye Ekonomisi için Sınanması Inensiy of Meal (Seel) Use Hypohesis: A es for urkish Economy Assoc. Prof. Dr. Fikre Dülger (Çukurova Universiy, urkey)

Detaylı

ÜCRET-FİYAT SPİRALİ: TÜRK İMALAT SANAYİ ÖRNEĞİ

ÜCRET-FİYAT SPİRALİ: TÜRK İMALAT SANAYİ ÖRNEĞİ 45 ÜCRET-FİYAT SPİRALİ: TÜRK İMALAT SANAYİ ÖRNEĞİ Zehra ABDİOĞLU * ÖZET Bu çalışma Türkiye için 2005-2012 dönemi iibariyle ara malı, dayanıklı ükeim malı, dayanıksız ükeim malı, enerji ve sermaye malı

Detaylı

PETROL FİYATLARININ BORSA İSTANBUL SANAYİ FİYAT ENDEKSİ ÜZERİNDEKİ ETKİSİ

PETROL FİYATLARININ BORSA İSTANBUL SANAYİ FİYAT ENDEKSİ ÜZERİNDEKİ ETKİSİ PETROL FİYATLARININ BORSA İSTANBUL SANAYİ FİYAT ENDEKSİ ÜZERİNDEKİ ETKİSİ Yrd.Doç.Dr. Cüney KILIÇ Çanakkale Onsekiz Mar Üniversiesi Biga İ.İ.B.F., İkisa Bölümü Yrd.Doç.Dr. Yılmaz BAYAR Karabük Üniversiesi

Detaylı

Prof. Dr. A. Ayşen Kaya - Berna Canlı

Prof. Dr. A. Ayşen Kaya - Berna Canlı Anadolu Üniversiesi Sosyal Bilimler Dergisi Anadolu Universiy Journal of Social Sciences Türkiye ye Yönelik Uluslararası Turizm Talebinin Belirleyenleri: Panel Veri Yaklaşımı The Deerminans of Inernaional

Detaylı

THE CAUSALITY RELATION BETWEEN CONSUMER CONFIDENCE AND STOCK PRICES: CASE OF TURKEY. Abstract

THE CAUSALITY RELATION BETWEEN CONSUMER CONFIDENCE AND STOCK PRICES: CASE OF TURKEY. Abstract Ekonomik ve Sosyal Araşırmalar Dergisi, Bahar 20, Cil:7, Yıl:7, Sayı:, 7:53-65 TÜKETİCİ GÜVENİ VE HİSSE SENEDİ FİYATLARI ARASINDAKİ NEDENSELLİK İLİŞKİSİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ * Yusuf Volkan TOPUZ ** THE CAUSALITY

Detaylı

C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt 11, Sayı 1, 2010 141

C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt 11, Sayı 1, 2010 141 C.Ü. İkisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cil 11, Sayı 1, 2010 141 BİR MALİYE POLİTİKASI ARACI OLARAK BORÇLANMA VE EKONOMİK BÜYÜME İLİŞKİSİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ (1990 2009) Hali ÇİÇEK *, Süleyman GÖZEGİR ** ve

Detaylı

İŞSİZLİK VE İNTİHAR İLİŞKİSİ: 1975 2005 VAR ANALİZİ Ferhat TOPBAŞ *

İŞSİZLİK VE İNTİHAR İLİŞKİSİ: 1975 2005 VAR ANALİZİ Ferhat TOPBAŞ * İşsizlik ve İnihar İlişkisi: 1975 2005 Var Analizi 161 İŞSİZLİK VE İNTİHAR İLİŞKİSİ: 1975 2005 VAR ANALİZİ Ferha TOPBAŞ * ÖZET İşsizlik, birey üzerinde olumsuz birçok soruna neden olan karmaşık bir olgudur.

Detaylı

TURİZM GELİŞMESİNİN TÜRKİYE EKONOMİSİ ÜZERİNDEKİ ETKİLERİNİN EKONOMETRİK ANALİZİ

TURİZM GELİŞMESİNİN TÜRKİYE EKONOMİSİ ÜZERİNDEKİ ETKİLERİNİN EKONOMETRİK ANALİZİ T.C. KÜLTÜR ve TURİZM BAKANLIĞI STRATEJİ GELİŞTİRME BAŞKANLIĞI TURİZM GELİŞMESİNİN TÜRKİYE EKONOMİSİ ÜZERİNDEKİ ETKİLERİNİN EKONOMETRİK ANALİZİ UZMANLIK TEZİ Selim DAĞLIOĞLU EKİM - 010 ANKARA T.C. KÜLTÜR

Detaylı

TÜRKİYE NÜFUSU İÇİN STOKASTİK ÖLÜMLÜLÜK MODELLERİ

TÜRKİYE NÜFUSU İÇİN STOKASTİK ÖLÜMLÜLÜK MODELLERİ Nüfusbilim Dergisi\Turkish Journal of Populaion Sudies, 2012, 34, 31-50 31 TÜRKİYE NÜFUSU İÇİN STOKASTİK ÖLÜMLÜLÜK MODELLERİ Ölümlülük ahminleri, demografi ve aküerya bilimlerinde önemli bir rol oynamakadır.

Detaylı

TOPLAM TALEP I: IS-LM MODELİNİN OLUŞTURULMASI

TOPLAM TALEP I: IS-LM MODELİNİN OLUŞTURULMASI BÖLÜM 10 TOPLAM TALEP I: IS-LM MODELİNİN OLUŞTURULMASI IS-LM Modelinin Oluşturulması Klasik teori 1929 ekonomik krizine çare üretemedi Teoriye göre çıktı, faktör arzına ve teknolojiye bağlıydı Bunlar ise

Detaylı

SIRADAN EN KÜÇÜK KARELER (OLS)

SIRADAN EN KÜÇÜK KARELER (OLS) SIRADAN EN KÜÇÜK KARELER (OLS) YÖNTEMİNİN ASİMPTOTİK ÖZELLİKLERİ Hüseyin Taştan 1 1 Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge

Detaylı

MATEMATiKSEL iktisat

MATEMATiKSEL iktisat DİKKAT!... BU ÖZET 8 ÜNİTEDİR BU- RADA İLK ÜNİTE GÖSTERİLMEKTEDİR. MATEMATiKSEL iktisat KISA ÖZET KOLAY AOF Kolayaöf.com 0362 233 8723 Sayfa 2 içindekiler 1.ünite-Türev ve Kuralları..3 2.üniteTek Değişkenli

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

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

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

İŞSİZLİK VE EKONOMİK BÜYÜME İLİŞKİSİNDE ASİMETRİ ASYMMETRY IN THE RELATIONSHIP BETWEEN UNEMPLOYMENT AND ECONOMIC GROWTH

İŞSİZLİK VE EKONOMİK BÜYÜME İLİŞKİSİNDE ASİMETRİ ASYMMETRY IN THE RELATIONSHIP BETWEEN UNEMPLOYMENT AND ECONOMIC GROWTH Doğuş Üniversiesi Dergisi, (), 57-65 İŞSİZLİK VE EKONOMİK BÜYÜME İLİŞKİSİNDE ASİMETRİ ASYMMETRY IN THE RELATIONSHIP BETWEEN UNEMPLOYMENT AND ECONOMIC GROWTH Serve CEYLAN Giresun Üniversiesi İİBF, İkisa

Detaylı

Araşırma Makaleleri REEL DÖVİZ KURU BELİRSİZLİĞİ İ TİCARET PERFORMA SI A ETKİSİ: TÜRKİYE UYGULAMASI Erşan SEVER ÖZET Bu çalışmada reel döviz kuru belirsizliğinin Türkiye nin icare performansına ekisi araşırılmışır.

Detaylı

8.Ders(EK) Zaman Serileri Analizi

8.Ders(EK) Zaman Serileri Analizi 8.Ders(EK) Zaman Serileri Analizi SPSS Projec: Airline Passengers daa se is used for various analyses in his online raining workshop, which includes: Times series analysis [building ARIMA models] Proje:

Detaylı

Fındık Arz Fonksiyonu Tahmin Modeli: Türkiye Üzerine Ekonometrik Bir Uygulama

Fındık Arz Fonksiyonu Tahmin Modeli: Türkiye Üzerine Ekonometrik Bir Uygulama Nevşehir Bilim ve Teknoloji Dergisi TARGİD Özel Sayı 79-88 2016 DOI: 10.17100/nevbiltek.01203 URL: http://dx.doi.org/10.17100/nevbiltek.01203 Fındık Arz Fonksiyonu Tahmin Modeli: Türkiye Üzerine Ekonometrik

Detaylı

TÜRKİYE CUMHURİYET MERKEZ BANKASI. ARAŞTIRMACI BİLİM SINAVI MAKRO İKTİSAT KISMI 6 Eylül 2008

TÜRKİYE CUMHURİYET MERKEZ BANKASI. ARAŞTIRMACI BİLİM SINAVI MAKRO İKTİSAT KISMI 6 Eylül 2008 TÜRKİYE CUMHURİYET MERKEZ BANKASI ARAŞTIRMACI BİLİM SINAVI MAKRO İKTİSAT KISMI 6 Eylül 2008 (Bu sınav 8 sorudan oluşmakadır. Sınav süresi 180 dakikadır. Soruların oplam puanı 100 dür.) 1) Aşağıdaki dör

Detaylı

Reel Döviz Kuru Endeksinin Otoregresif Koşullu Değişen Varyanslılığının Analizi: İki Eşikli Tarch Yöntemi İle Modellenmesi

Reel Döviz Kuru Endeksinin Otoregresif Koşullu Değişen Varyanslılığının Analizi: İki Eşikli Tarch Yöntemi İle Modellenmesi Reel Döviz Kuru Endeksinin Ooregresif Koşullu Değişen Varyanslılığının Analizi: İki Eşikli Tarch Yönemi İle Modellenmesi Reel Döviz Kuru Endeksinin Ooregresif Koşullu Değişen Varyanslılığının Analizi:

Detaylı

BİR YATIRIM ARACI OLARAK ALTIN İLE HİSSE SENEDİ ENDEKSİ ARASINDAKİ İLİŞKİNİN ANALİZİ: TÜRKİYE ÜZERİNE AMPİRİK UYGULAMA 1

BİR YATIRIM ARACI OLARAK ALTIN İLE HİSSE SENEDİ ENDEKSİ ARASINDAKİ İLİŞKİNİN ANALİZİ: TÜRKİYE ÜZERİNE AMPİRİK UYGULAMA 1 BİR YATIRIM ARACI OLARAK ALTIN İLE HİSSE SENEDİ ENDEKSİ ARASINDAKİ İLİŞKİNİN ANALİZİ: TÜRKİYE ÜZERİNE AMPİRİK UYGULAMA 1 Bülen DOĞRU* Musafa UYSAL** ÖZET Bu çalışmanın amacı 2000:1-2012:09 döneminde Türkiye

Detaylı

SÜREKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER

SÜREKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER SÜREKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER Sürekli Rassal Değişkenler Sürekli Rassal Değişken: Değerleriölçümyadatartımla elde edilen, bir başka anlatımla sayımla elde edilemeyen, değişkene sürekli rassal değişken denir.

Detaylı

Ayhan Topçu Accepted: January 2012. ISSN : 1308-7304 ayhan_topcu@hotmail.com 2010 www.newwsa.com Ankara-Turkey

Ayhan Topçu Accepted: January 2012. ISSN : 1308-7304 ayhan_topcu@hotmail.com 2010 www.newwsa.com Ankara-Turkey ISSN:136-3111 e-journal of New World Sciences Academy 212, Volume: 7, Number: 1, Aricle Number: 3A47 NWSA-PHYSICAL SCIENCES Received: December 211 Ayhan Toçu Acceed: January 212 Fahrein Arslan Series :

Detaylı

TÜRKİYE EKONOMİ KURUMU. TARTIŞMA METNİ 2012/25 http ://www.tek.org.tr TÜRKİYE DE CARİ AÇIK TARTIŞMASI. Ercan Uygur

TÜRKİYE EKONOMİ KURUMU. TARTIŞMA METNİ 2012/25 http ://www.tek.org.tr TÜRKİYE DE CARİ AÇIK TARTIŞMASI. Ercan Uygur TÜRKİYE EKONOMİ KURUMU TARTIŞMA METNİ 202/25 hp ://www.ek.org.r TÜRKİYE DE CARİ AÇIK TARTIŞMASI Ercan Uygur Bu çalışma "GAP BÖLGESİNDE DIŞ TİCARET ve TARIM", başlığı ile Prof. Dr. Ercan UYGUR ve Prof.

Detaylı

Türkiye de Elektrik Tüketimi Büyüme İlişkisi: Dinamik Analiz

Türkiye de Elektrik Tüketimi Büyüme İlişkisi: Dinamik Analiz Enerji, Piyasa ve Düzenleme (Cil:2, 2011, Sayfa 49-73) Türkiye de Elekrik Tükeimi Büyüme İlişkisi: Dinamik Analiz H. Mura Eruğrul * Öze Çalışmada Türkiye de elekrik ükeimi büyüme ilişkisi 1998Ç1-2011Ç3

Detaylı

İSTATİSTİK ANABİLİM DALI

İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ Adnan KARAİBRAHİMOĞLU İNDEKS SAYILARIN KULLANIMI İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ADANA, 27 ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ İNDEKS

Detaylı

1. KEYNESÇİ PARA TALEBİ TEORİSİ

1. KEYNESÇİ PARA TALEBİ TEORİSİ DERS NOTU 06 IS/LM EĞRİLERİ VE BAZI ESNEKLİKLER PARA VE MALİYE POLİTİKALARININ ETKİNLİKLERİ TOPLAM TALEP (AD) Bugünki dersin içeriği: 1. KEYNESÇİ PARA TALEBİ TEORİSİ... 1 2. LM EĞRİSİ VE PARA TALEBİNİN

Detaylı

Y = f(x) denklemi ile verilen fonksiyonun diferansiyeli dy = f '(x). dx tir.

Y = f(x) denklemi ile verilen fonksiyonun diferansiyeli dy = f '(x). dx tir. 1 İNTEGRAL BİR FONKSİYONUN DİFERANSİYELİ Tanım: f: [a,b] R, x f(x) fonksiyonu (a,b) aralığında türevli olmak üzere, x değişkeninin değişme miktarı x ise f '(x). x ifadesine f(x) fonksiyonunun diferansiyeli

Detaylı

BANKA KREDİ PORTFÖYLERİNİN YÖNETİMİNDE ÖDEMEME RİSKİ ANALİZİ: KALMAN FİLTRESİNE DAYANAN ALTERNATİF BİR YÖNTEM ÖNERİSİ

BANKA KREDİ PORTFÖYLERİNİN YÖNETİMİNDE ÖDEMEME RİSKİ ANALİZİ: KALMAN FİLTRESİNE DAYANAN ALTERNATİF BİR YÖNTEM ÖNERİSİ BANKA KREDİ PORTFÖLERİNİN ÖNETİMİNDE ÖDEMEME RİSKİ ANALİZİ: KALMAN FİLTRESİNE DAANAN ALTERNATİF BİR ÖNTEM ÖNERİSİ K. Bau TUNA * ÖZ Ödememe riski banka kredilerini ve bankaların kredi porföylerini ekiler.

Detaylı

1. Toplam Harcama ve Denge Çıktı

1. Toplam Harcama ve Denge Çıktı DERS NOTU 03 TOPLAM HARCAMALAR VE DENGE ÇIKTI - I Bugünki dersin içeriği: 1. TOPLAM HARCAMA VE DENGE ÇIKTI... 1 HANEHALKI TÜKETİM VE TASARRUFU... 2 PLANLANAN YATIRIM (I)... 6 2. DENGE TOPLAM ÇIKTI (GELİR)...

Detaylı

YAPAY SİNİR AĞLARI İLE DOĞALGAZ TÜKETİM TAHMİNİ

YAPAY SİNİR AĞLARI İLE DOĞALGAZ TÜKETİM TAHMİNİ Aaürk Ü. İİBF Dergisi, 0. Ekonomeri ve İsaisik Sempozyumu Özel Sayısı, 20 463 YAPAY SİNİR AĞLARI İLE DOĞALGAZ TÜKETİM TAHMİNİ Oğuz KAYNAR Serkan TAŞTAN 2 Ferhan DEMİRKOPARAN 3 Öze: Doğalgaz emini nokasında

Detaylı

FORECASTING TOURISM DEMAND BY ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AND TIME SERIES METHODS: A COMPARATIVE ANALYSIS IN INBOUND TOURISM DEMAND TO ANTALYA

FORECASTING TOURISM DEMAND BY ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AND TIME SERIES METHODS: A COMPARATIVE ANALYSIS IN INBOUND TOURISM DEMAND TO ANTALYA Süleyman Demirel Üniversiesi İkisadi ve İdari Bilimler Fakülesi Dergisi Y.2009, C.14, S.1 s.99-114. Suleyman Demirel Universiy The Journal of Faculy of Economics and Adminisraive Sciences Y.2009, Vol.14,

Detaylı

Turizm Talebi ve Döviz Kuru Şokları: Türk Turizm Sektörü İçin Ekonometrik Bir Analiz

Turizm Talebi ve Döviz Kuru Şokları: Türk Turizm Sektörü İçin Ekonometrik Bir Analiz Turizm Talebi ve Döviz Kuru Şokları: Türk Turizm Sekörü İçin Ekonomerik Bir Analiz Kuruluş BOZKURT Yrd. Doç. Dr., Adnan Menderes Üniversiesi Söke İşleme Fakülesi, Bankacılık ve Finans Bölümü kuriboz_48@homail.com

Detaylı

fonksiyonu için in aralığındaki bütün değerleri için sürekli olsun. in bu aralıktaki olsun. Fonksiyonda meydana gelen artma miktarı

fonksiyonu için in aralığındaki bütün değerleri için sürekli olsun. in bu aralıktaki olsun. Fonksiyonda meydana gelen artma miktarı 10.1 Türev Kavramı fonksiyonu için in aralığındaki bütün değerleri için sürekli olsun. in bu aralıktaki bir değerine kadar bir artma verildiğinde varılan x = x 0 + noktasında fonksiyonun değeri olsun.

Detaylı

TÜRKİYE DE ELEKTRİK TÜKETİMİ, İSTİHDAM VE EKONOMİK BÜYÜME İLİŞKİSİ

TÜRKİYE DE ELEKTRİK TÜKETİMİ, İSTİHDAM VE EKONOMİK BÜYÜME İLİŞKİSİ Süleyman Demirel Üniversiesi İkisadi ve İdari Bilimler Fakülesi Dergisi Y.2011, C.16, S.1 s.349-362. Suleyman Demirel Universiy The Journal of Faculy of Economics and Adminisraive Sciences Y.2011, Vol.16,

Detaylı

YABANCI ZİYARETÇİ SAYISININ TAHMİNİNDE BOX- JENKINS MODELİ, WINTERS YÖNTEMİ VE YAPAY SİNİR AĞLARIYLA ZAMAN SERİSİ ANALİZİ

YABANCI ZİYARETÇİ SAYISININ TAHMİNİNDE BOX- JENKINS MODELİ, WINTERS YÖNTEMİ VE YAPAY SİNİR AĞLARIYLA ZAMAN SERİSİ ANALİZİ YABANCI ZİYARETÇİ SAYISININ TAHMİNİNDE BOX- JENKINS MODELİ, WINTERS YÖNTEMİ VE YAPAY SİNİR AĞLARIYLA ZAMAN SERİSİ ANALİZİ 62 Arş. Grv. Emrah ÖNDER İsanbul Üniversiesi İşleme Fakülesi Arş. Grv. Özlem HASGÜL

Detaylı

Long memory and structural breaks on volatility: evidence from Borsa Istanbul

Long memory and structural breaks on volatility: evidence from Borsa Istanbul MPRA Munich Personal RePEc Archive Long memory and srucural breaks on volailiy: evidence from Borsa Isanbul Emrah Ismail Cevik and Gülekin Topaloğlu Namık Kemal Universiy, Bülen Ecevi Universiy 014 Online

Detaylı

İMKB 100 endeksindeki kaldıraç etkisinin ARCH modelleriyle iki alt dönemde incelenmesi

İMKB 100 endeksindeki kaldıraç etkisinin ARCH modelleriyle iki alt dönemde incelenmesi İsanbul Üniversiesi İşleme Fakülesi Dergisi Isanbul Universiy Journal of he School of Business Adminisraion Cil/Vol:41, Sayı/No:, 1, 14-6 ISSN: 133-173 www.ifdergisi.org 1 İMKB 1 endeksindeki kaldıraç

Detaylı

ULUSAL HİSSE SENETLERİ PİYASASI NDA ETKİNLİK

ULUSAL HİSSE SENETLERİ PİYASASI NDA ETKİNLİK ULUSAL HİSSE SENETLERİ PİYASASI NDA ETKİNLİK Nuray ERGÜL ÖZET Son yıllarda, Türk Sermaye Piyasalarında hukuk, muhasebe ve deneim alanlarında, uluslararası kuralların uygulanması için büyük değişiklikler

Detaylı

Enflasyonun Borsa Performansı Üzerindeki Etkisi

Enflasyonun Borsa Performansı Üzerindeki Etkisi Kocaeli Üniversiesi Sosyal Bilimler Ensiüsü Dergisi (7) 2004 / 1 : 23-35 Enflasyonun Borsa Performansı Üzerindeki Ekisi Osman Karamusafa * Ayku Karakaya ** Öze: Bu çalışmanın amacı, enflasyon oranının

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

VERİ MADENCİLİĞİ. Karar Ağacı Algoritmaları: SPRINT algoritması Öğr.Gör.İnan ÜNAL

VERİ MADENCİLİĞİ. Karar Ağacı Algoritmaları: SPRINT algoritması Öğr.Gör.İnan ÜNAL VERİ MADENCİLİĞİ Karar Ağacı Algoritmaları: SPRINT algoritması Öğr.Gör.İnan ÜNAL SPRINT Algoritması ID3,CART, ve C4.5 gibi algoritmalar önce derinlik ilkesine göre çalışırlar ve en iyi dallara ayırma kriterine

Detaylı

eyd Ekonomik Yaklaşım Derneği / Association

eyd Ekonomik Yaklaşım Derneği / Association eyd Ekonomik Yaklaşım Derneği / Associaion Ekonomik Yaklaşım 016, 7(99): 1-15 www.ekonomikyaklasim.org doi: 10.5455/ey.35908 BIST-100 Endeksinin Volail Davranışlarının Simerik Ve Asimerik Sokasik Volailie

Detaylı

Faiz Oranı Kanalının 2001 2008 Döneminde Türkiye de Etkinliğinin Değerlendirilmesi* The Evaluation of Interest Rate Channel in Turkey 2001 2008

Faiz Oranı Kanalının 2001 2008 Döneminde Türkiye de Etkinliğinin Değerlendirilmesi* The Evaluation of Interest Rate Channel in Turkey 2001 2008 Anadolu Üniversiesi Sosyal Bilimler Dergisi Anadolu Universiy Journal of Social Sciences Faiz Oranı Kanalının 200 2008 Döneminde Türkiye de Ekinliğinin Değerlendirilmesi* The Evaluaion of Ineres Rae Channel

Detaylı

SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ. Üstel Dağılım Normal Dağılım

SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ. Üstel Dağılım Normal Dağılım SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ Üstel Dağılım Normal Dağılım 1 Üstel Dağılım Meydana gelen iki olay arasındaki geçen süre veya bir başka ifadeyle ilgilenilen olayın ilk defa ortaya çıkması için geçen sürenin

Detaylı

EĞİTİM, SAĞLIK VE İKTİSADİ BÜYÜME ARASINDAKİ İLİŞKİLER: TÜRKİYE İÇİN BİR ANALİZ

EĞİTİM, SAĞLIK VE İKTİSADİ BÜYÜME ARASINDAKİ İLİŞKİLER: TÜRKİYE İÇİN BİR ANALİZ The Journal of Knowledge Economy & Knowledge Managemen / Volume: V SPRING EĞİTİM, SAĞLIK VE İKTİSADİ BÜYÜME ARASINDAKİ İLİŞKİLER: TÜRKİYE İÇİN BİR ANALİZ Hilal BOZKURT Öze: Çok sayıda ampirik araşırma

Detaylı

Kamu Borçlanması, Sermaye Stoku ve Tüketim İlişkisinin Belirlenmesi: Bir Ardışık Nesiller Modeli

Kamu Borçlanması, Sermaye Stoku ve Tüketim İlişkisinin Belirlenmesi: Bir Ardışık Nesiller Modeli Kamu Borçlanması, Sermaye Soku ve Tükeim İlişkisinin Belirlenmesi: Bir Ardışık Nesiller Modeli Kamu Borçlanması, Sermaye Soku ve Tükeim İlişkisinin Belirlenmesi: Bir Ardışık Nesiller Modeli İler ÜNLÜKAPLAN

Detaylı

Araştırma ve Para Politikası Genel Müdürlüğü Çalışma Tebliğ No:09/5

Araştırma ve Para Politikası Genel Müdürlüğü Çalışma Tebliğ No:09/5 Araşırma ve Para Poliikası Genel Müdürlüğü Çalışma Tebliğ No:09/5 Para Poliikası, Parasal Büyüklükler ve Küresel Mali Kriz Sonrası Gelişmeler K. Azim ÖZDEMİR Temmuz 2009 Türkiye Cumhuriye Merkez Bankası

Detaylı

DÖVİZ KURU POLİTİKALARI VE TÜRKİYE DE DÖVİZ KURU OYNAKLIĞININ ETKİLEŞİMLERİ

DÖVİZ KURU POLİTİKALARI VE TÜRKİYE DE DÖVİZ KURU OYNAKLIĞININ ETKİLEŞİMLERİ ARAŞTIRMA RAPORU (Kamuya Açık) DÖVİZ KURU POLİTİKALARI VE TÜRKİYE DE DÖVİZ KURU OYNAKLIĞININ ETKİLEŞİMLERİ DR. MUSTAFA ÖZÇAM BAŞUZMAN ARAŞTIRMA DAİRESİ 27.02.2004 İÇİNDEKİLER 1. GİRİŞ... 1 2. DÖVİZ KURU

Detaylı

Makine Öğrenmesi 8. hafta

Makine Öğrenmesi 8. hafta Makine Öğrenmesi 8. hafa Takviyeli Öğrenme (Reinforcemen Learning) Q Öğrenme (Q Learning) TD Öğrenme (TD Learning) Öğrenen Vekör Parçalama (LVQ) LVQ2 LVQ-X 1 Takviyeli Öğrenme Takviyeli öğrenme (Reinforcemen

Detaylı

A nonlinear estimation of monetary policy reaction function for Turkey

A nonlinear estimation of monetary policy reaction function for Turkey MPRA Munich Personal RePEc Archive A nonlinear esimaion of moneary policy reacion funcion for Turkey Tolga Omay Omay and Mubariz Hasanov Çankaya Üniversiesi 6. July 006 Online a hp://mpra.ub.uni-muenchen.de/054/

Detaylı

TÜRKİYE DE 1963 2006 DÖNEMİNDE KAMU VE ÖZEL SEKTÖR ÜCRETLERİ ÜZERİNE AMPİRİK BİR UYGULAMA

TÜRKİYE DE 1963 2006 DÖNEMİNDE KAMU VE ÖZEL SEKTÖR ÜCRETLERİ ÜZERİNE AMPİRİK BİR UYGULAMA TÜRKİYE DE 1963 2006 DÖNEMİNDE KAMU VE ÖZEL SEKTÖR ÜCRETLERİ ÜZERİNE AMPİRİK BİR UYGULAMA Mura ASLAN Eskişehir Osmangazi Üniversiesi H. Kürşad ASLAN Ken Sae Üniversiesi Öze İskandinav ücre modelinden hareke

Detaylı