ÇOKLU DOĞRUSAL BAĞLANTI
|
|
|
- Erdem Özbilen
- 5 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 ÇOKLU DOĞRUSAL BAĞLANTI
2 ÇOKLU DOĞRUSALLIĞIN ANLAMI Çoklu doğrusal bağlanı; Bağımsız değişkenler arasında doğrusal (yada doğrusala yakın) ilişki olmasıdır... r xx i j paramereler belirlenemez hale gelir. Her bir paramere için ayrı ayrı sayısal değerler bulmak zorlaşır. rxx 0 ise bu değişkenlere orogonal değişkenler denir ve i j kasayıların ahmininde çoklu doğrusal bağlanı açısından hiçbir sorun yokur. r 3. xx ise am çoklu doğrusal bağlanı yokur. i j
3 ÇOKLU DOĞRUSAL BAĞLANTI 5 X X r X X3 = Tam Çoklu Doğrusal Bağlanı 3
4 ÇOKLU DOĞRUSALLIĞIN NEDENLERİ İkisadi değişkenlerin zaman içerisinde birlike değişme eğiliminde olmaları Bazı açıklayıcı değişkenlerin gecikmeli değerlerinin ilişkide ayrı birer emen olarak kullanılmasıdır. Genellikle zaman ve kesi serilerinde görülür. 4
5 ÇOKLU DOĞRUSAL BAĞLANTıNıN ORTAYA ÇıKARDıĞı SONUÇLAR Regresyon kasayılarının değerleri belirsiz olur, Regresyon kasayılarının varyansları büyür, -isaisikleri azalır, Güven aralıkları büyür, r olduğundan büyük çıkar, Kasayı ahmincileri ve sandar haaları verilerdeki küçük değişmelerden önemli ölçüde ekilenirler, 5
6 ÇOKLU DOĞRUSAL BAĞLANTININ VARLIĞININ BELİRLENMESİ Çoklu doğrusal bağlanı sokasik olmadığı kabul edilen bağımsız değişkenler arasında ilişki olmaması durumunu göserir. Anaküle ile ilgili değil örnek ile ilgili bir özellikir. Bu nedenle çoklu doğrusal bağlanı es edilemez. Ancak belli bir örneken harekele derecesi ölçülebilmekedir. Çoklu doğrusallığın belirlenmesinde bir çok yönem vardır. 6
7 r xx i j ÇOKLU DOĞRUSAL BAĞLANTININ ORTAYA ÇIKARDIĞI SONUÇLAR Y b b X b X u 0 b a) Kasayıları ahminleri belirlenemez b)tahminlerin sandar haaları sonsuz büyük olur. x y x xy xx x x xx X kx b x y x xy xx x x xx 7
8 İspa a) Y b0 bx bx u X kx b b x y x xy xx x x xx k x x k xx k x y x k x y x x 0 0 b x y x xy xx x x xx b k x x k xx k x y x k x y x x 0 0 8
9 İspa b) var b var b u x x xx x u x x xx X yerine kx konursa var b u u k x 0 x k xx x k x x 9
10 . Çoklu doğrusallığın en önemli belirisi bir modelde yüksek R olması ve ancak regresyon kasayılarının isaisiklerinin anlamsız olmasıdır. F isaisiğinin çoğu durumda anlamlı olmasıdır. (Regresyon kasayılarının varyansları büyür isaisikleri küçülür). Bağımsız değişkenler arasında ikişerli kuvveli ilişki bulunması da çoklu doğrusal bağlanı bulunması belirilerindendir. Örneğin iki bağımsız değişken arasındaki korelasyon kasayısı 0.80 ve üsü ise çoklu doğrusal bağlanı önemli problem göserir. Bazen bağımsız değişkenler arasında ikişerli zayıf ilişki olması durumunda da çoklu doğrusal bağlanı problemi olabilir. 0
11 İkiden fazla bağımsız değişken olması durumunda kısmi korelasyon kasayıları krierine de bakılmakadır. Örneğin Y ile X, X, X 3 ve X 4 arasındaki regresyonda R değeri yüksekken r.34 r 3.4 r 4.3 kısmi korelasyon kasayıları değerleri düşükse X, X 3 ve X 4 arasında ikişerli kuvveli çoklu doğrusal bağlanı olduğu sonucuna varılabilir. X lerden biri modelden çıkarılabilir. R değeri yüksek ve kısmi korelasyon kasayıları da yüksekse çoklu doğrusal bağlanı olduğuna karar veremeyiz.
12 ÇOKLU DOĞRUSAL BAĞLANTININ VARLIĞININ BELİRLENMESİ.Varyans Büyüme Modeli: Varyans büyüme fakörü; paramere ahminlerinin ve varyanslarının çoklu doğrusal bağlanı nedeni ile gerçek değerlerinden ne derece uzaklaşığını göserir. Var b VIF krieri VIF R i u X i X Ri
13 Yi b0 bx bx... bkxk k VIF RX,X...X k R Y.X X...X Çoklu doğrusal bağlanı ekisini araşırabilmek için k ane VIF değeri bulunur. Bağımsız değişkenleri sırası ile bağımlı değişken yaparak diğer bağımsız değişkenlerle regresyon modeli ahmin edilir... VIF VIF RX,X,X...X 3 k k RX,X,X...X k k 5 Çoklu doğrusal bağlanı önemlidir. 3
14 Yi b0 bx bx... bkxk RX,X...X k R Y.X X...X k Çoklu doğrusal bağlanı ekisini araşırabilmek için k ane VIF değeri bulunur. Bağımsız değişkenleri sırası ile bağımlı değişken yaparak diğer bağımsız değişkenlerle regresyon modeli ahmin edilir. VIF VIF.. VIF R 5 X,X,X 3...X Çoklu doğrusal k k RX,X,X...X k k bağlanı önemlisizdir. 4
15 ÖRNEK: dönemi için Türkiye nin GSMH(milyar TL), Para Arzı(PA, milyar TL), Dış Ticare Açığı (DT, milyar TL) ve Topan Eşya Fiya Endeksi (TEFE,987=00) değerleri verilmişir. Yıllar GSMH PA DT TEFE Varyans büyüme fakörü ile çoklu doğrusal bağlanı sorununu araşırınız. 5
16 Bu verilerden elde edilen model; GSMH PA.3636DT TEFE R Bağımsız değişkenleri sırası ile bağımlı değişken yaparak diğer bağımsız değişkenlerle regresyon modeli ahmin edilir. PA DT TEFE VIF R çoklu doğrusal bağlılık önemlidir DT PA TEFE VIF R çoklu doğrusal bağlılık önemlidir TEFE DT 30.99PA VIF R çoklu doğrusal bağlılık önemlidir 6
17 .Yardımcı Regresyon Modelleri için F esi Modelde yer alan her bir bağımsız değişken ayrı ayrı bağımlı değişken olmak üzere kalan diğer bağımsız değişkenlerle regresyona abi uulur. Oluşurulan söz konusu yeni yardımcı regresyon modelleri denir. regresyon modellerine Oluşurulan yardımcı regresyon modellerinin belirlilik kasayıları hesaplanarak F es isaisiği hesaplanır. Bu yönem için emel hipoez bağımsız değişkenler arasında ilişki yokur şeklindedir. 7
18 Yi b0 bx bx... bkxk X X.. f X X,...,X, 3 k f X X,...,X, 3 k R R X f X X,...,X k, (k ) R Tes isaisiği yukarıdaki her denklem için hesaplanır. F R /(k ) X i,xx...xk k: Esas modelin ahmin i X,X X...X ( R ) /(n k ) i k edilen kasayı sayısı 8
19 ÖRNEK: dönemi için Türkiye nin GSMH(milyar TL), Para Arzı(PA, milyar TL), Dış Ticare Açığı (DT, milyar TL) ve Topan Eşya Fiya Endeksi (TEFE,987=00) değerleri verilmişir. Yıllar GSMH PA DT TEFE Yardımcı regresyon krieri ile çoklu doğrusal bağlanı sorununu araşırınız. 9
20 Bu verilerden elde edilen model; GSMH PA.3636DT TEFE R Bağımsız değişkenleri sırası ile bağımlı değişken yaparak diğer bağımsız değişkenlerle regresyon modeli ahmin edilir. PA DT TEFE R DT PA TEFE R 0.98 TEFE DT 30.99PA R
21 .Aşama: H 0 : Çoklu doğrusal bağlanı yokur. H : Çoklu doğrusal bağlanı vardır..aşama: 3.Aşama: F 0.05,(k-),(n-k+) =4.0 PA DT TEFE /(4 ) Fi ( 0.987) /(3 4 ) R Aşama: F hes > F ab H 0 reddedilir.
22 DT PA TEFE R /(4 ) Fi ( 0.98) /(3 4 ) F hes > F ab H 0 reddedilir. TEFE DT 30.99PA R /(4 ) Fi 35.4 ( 0.986) /(3 4 ) F hes > F ab H 0 reddedilir.
23 ÇOKLU DOĞRUSAL BAĞLANTININ BELİRLENMESİ.Yardımcı Regresyon Modelleri için F esi Dependen Variable: HOUSING Mehod: Leas Squares Sample: Included observaions: 3 Variable Coefficien Sd. Error -Saisic Prob. C GNP INTRATE POP UNEMP R-squared Mean dependen var Adjused R-squared S.D. dependen var S.E. of regression 83.6 Akaike info crierion4.308 Sum squared resid Schwarz crierion Log likelihood F-saisic Durbin-Wason sa Prob(F-saisic)
24 .Aşama: H 0 : Çoklu doğrusal bağlanı yokur. H : Çoklu doğrusal bağlanı vardır..aşama: F 0.05,(3),(9) =3.3 3.Aşama: R GNP INTRATE 38.53POP 50.79UNEMP 0.996/(5 ) Fi 577 ( 0.996) /(3 5) 4.Aşama: F hes > F ab H 0 reddedilir. 4
25 .Aşama: H 0 : Çoklu doğrusal bağlanı yokur. H : Çoklu doğrusal bağlanı vardır..aşama: F 0.05,(3),(9) =3.3 3.Aşama: INTRATE POP 0.509UNEMP 0.04GNP R /(5 ) Fi ( 0.873) /(3 5 ) 4.Aşama: F hes > F ab H 0 reddedilir. 5
26 .Aşama: H 0 : Çoklu doğrusal bağlanı yokur. H : Çoklu doğrusal bağlanı vardır..aşama: F 0.05,(3),(9) =3.3 3.Aşama: POP UNEMP 0.05GNP 0.368INTRATE R /(5 ) Fi ( 0.997) /(3 5 ) 4.Aşama: F hes > F ab H 0 reddedilir. 6
27 .Aşama: H 0 : Çoklu doğrusal bağlanı yokur. H : Çoklu doğrusal bağlanı vardır..aşama: F 0.05,(3),(9) =3.3 3.Aşama: UNEMP GNP 0.6INTRATE 0.606POP R /(5 ) Fi 77 ( 0.94) /(3 5) 4.Aşama: F hes > F ab H 0 reddedilir. 7
28 ÇOKLU DOĞRUSAL BAĞLANTI PROBLEMİNİ ORTADAN KALDIRMA YOLLARI.Ön Bilgi Yönemi Y = b + b X + b 3 X 3 +b 4 X 4 + u b 3 = 0.b Y = b + b X + 0.b X 3 +b 4 X 4 + u Y = b + b (X + 0. X 3 )+b 4 X 4 + u Y = b + b X*+ b 4 X 4 + u Yukarıdaki hesaplama bağımsız değişkenler arasında çoklu doğrusal bağlanıdan ekilenmemekedir. Kasayılara sınır 8 koyarak iki değişken arasında çoklu doğrusal bağlanı problemi oradan kaldırılmış oluyor.
29 .Kesi ve Zaman Serilerinin Birleşirilmesi Y:Talep P:Malın fiyaı I:Tükeici geliri :Yıl lny = b + b lnp + b 3 lni + u b ve b 3 fiya ve gelir elasikiyeidir. Zaman serisi P ve I (fiya ve gelir) değişkenleri arasında genellikle yüksek dereceli ilişki vardır. Çoklu doğrusal bağlanı var. b 3 gelir elasikiyei (eğer varsa) anke verilerinden ayrıca ahmin edilir. ˆb 3 9
30 Yukarıdaki regresyon modelinden aşağıdaki gibi yararlanırız: lny - b 3 lni = b + b lnp + u lny* = b + b lnp + u Burada * Y lny bˆ 3 ln I Gelir değişkeninin ekisi giderildiken sonraki Y değeridir. Bu yönemde kasayı ahminlerinin yorumu sorundur. Zaman serisi verisi ve kesi serisi verisindeki gelir 30 elasikiyeinin aynı olduğunu kabul ediyoruz.
31 3.Bazı Değişkenlerin Modelden Çıkarılması Modelden bir bağımsız değişken çıkarılırsa spesifikasyon haası yapma olasılığı arar: Kasayı ahminleri gerçek değerinin üsünde veya alında ahmin edilebilir. 4.Değişkenleri Dönüşürme Yönemi, Fark denklemi yaraılır: u X b X b X b b Y , 4 3, 3, u X b X b X b b Y v X X b X X b b Y Y... ) ( ) ( 3, 3 3, 3
32 Dönüşümlü modelde çoklu doğrusal bağlanı önemli ölçüde azalmış olur. 5.Ek veya Yeni Örnek Verisi Temin Eme, 6.Diğer Yönemler 3
33 Çoklu Doğrusal Bağlanı-Örnek- Oomobil Bakım Harcamaları Model Tahminleri Değişkenler Model A Model B Model C Sabi (-5.98) (-5.9) (0.06) Yas (.6) (9.58) Km (8.7) (-7.06) s.d. Düzelilmiş-R
34 Ev Talebi Model Tahminleri Değişkenler Model A Model B Model C Sabi Faiz Nüfus (-.40) (-3.87) 33.8 (3.6) (.80) (-3.87) (-0.7) (-3.8) 4.90 (0.4) GSMH 0.9 (3.64) 0.5 (0.54) s.d. Düzelilmiş-R r(gsmh,nüfus)=0.99 r(gsmh,faiz)=0.88 r(nüfus,faiz)=
Normal Dağılımlılık. EKK tahmincilerinin ihtimal dağılımları u i nin ihtimal dağılımı hakkında yapılan varsayıma bağlıdır.
Normal Dağılımlılık EKK tahmincilerinin ihtimal dağılımları u i nin ihtimal dağılımı hakkında yapılan varsayıma bağlıdır. b tahminleri için uygulanan testlerin geçerliliği u i nin normal dağılmasına bağlıdır.
Normal Dağılımlılık. EKK tahmincilerinin ihtimal dağılımları u i nin ihtimal dağılımı hakkında yapılan varsayıma bağlıdır.
Normal Dağılımlılık EKK tahmincilerinin ihtimal dağılımları u i nin ihtimal dağılımı hakkında yapılan varsayıma bağlıdır. β tahminleri için uygulanan testlerin geçerliliği u i nin normal dağılmasına bağlıdır.
OTOKORELASYON OTOKORELASYON
OTOKORELASYON OTOKORELASYON Y = α + βx + u Cov (u,u s ) 0 u = ρ u -1 + ε -1 < ρ < +1 Birinci dereceden Ookorelasyon Birinci Dereceden Ooregressif Süreç; A R(1) e = ρ e -1 + ε Σe e ˆ ρ = Σ 1 e KARŞILA ILAŞILAN
DEĞİŞKENLER ARASINDAKİ GECİKMELİ İLİŞKİLER: Dağıtılmış Gecikme ve Otoregresiv Modeller
DEĞİŞKENLER ARASINDAKİ GECİKMELİ İLİŞKİLER: Dağıılmış Gecikme ve Ooregresiv Modeller 1 Zaman serisi modellerinde, bağımlı değişken Y nin zamanındaki değerleri, bağımsız X değişkenlerinin zamanındaki cari
DEĞİŞKENLER ARASINDAKİ GECİKMELİ İLİŞKİLER: Dağıtılmış Gecikme ve Otoregresiv Modeller
DEĞİŞKENLER ARASINDAKİ GECİKMELİ İLİŞKİLER: Dağıılmış Gecikme ve Ooregresiv Modeller 1 Saik Model Y = b 0 + b 1 X + u, (=1,2,,n.) Saik Model, Y ve X arasında aynı dönemde yani döneminde oraya çıkan ilişkiden
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
Dağıtılmış Gecikme ve Otoregresiv Modeller. Mehmet Vedat PAZARLIOĞLU
Dağıılmış Gecikme ve Ooregresiv Modeller Mehme Veda PAZARLIOĞLU Saik Model Nedir? Saik Model, Y ve X arasında aynı dönemde yani döneminde oraya çıkan ilişkiden gelmekedir. Y = b 0 + b 1 X + u, (=1,2,,n.)
Teknolojik bir değişiklik veya üretim arttırıcı bir yatırımın sonucunda ihracatta, üretim miktarında vs. önemli artışlar olabilir.
YAPISAL DEĞİŞİKLİK Zaman serileri bazı nedenler veya bazı fakörler arafından ekilenerek zaman içinde değişikliklere uğrayabilirler. Bu değişim ikisadi kriz, ikisa poliikalarında yapılan değişiklik, eknolojik
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
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
TABLO I: Bağımlı değişken; Tüketim,- bağımsız değişkenler; gelir ve fiyat olmak üzere değişkenlere ait veriler verilmiştir.
EKONOMETRİ II Uygulama - Otokorelasyon TABLO I: Bağımlı değişken; Tüketim,- bağımsız değişkenler; gelir ve fiyat olmak üzere Tuketim 58 Gelir 3959 Fiyat 312 değişkenlere ait veriler verilmiştir. 56 3858
Birim Kök Testleri 3/24/2016. Bir stokastik sürecin birim kök içerip içermediğini nasıl anlarız? Hatırlarsak aşağıdaki AR(1) sürecinde
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
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 03/23/11 Time: 16:51 Sample: Included observations: 20
ABD nin 1966 ile 1985 yılları arasında Y gayri safi milli hasıla, M Para Arazı (M) ve r faiz oranı verileri aşağıda verilmiştir. a) Y= b 1 +b M fonksiyonun spesifikasyon hatası taşıyıp taşımadığını Ramsey
KUKLA DEĞİŞKENLİ MODELLERDE KANTİTATİF DEĞİŞKEN SAYISININ İKİ SINIF İÇİN FARKLI OLMASI DURUMU
KUKLA DEĞİŞKENLİ MODELLERDE KANTİTATİF DEĞİŞKEN SAYISININ İKİ SINIF İÇİN FARKLI OLMASI DURUMU.HAL: Sabit Terimlerin Farklı Eğimlerin Eşit olması Yi = b+ b2di + b3xi + ui E(Y Di =,X i) = b + b3xi E(Y Di
EŞANLI DENKLEMLİ MODELLER
EŞANLI DENKLEMLİ MODELLER EŞANLI DENKLEMLİ MODELLER Eşanlı denklem siseminde, Y den X e ve X den Y ye karşılıklı iki yönlü eki vardır. Y ile X arasındaki karşılıklı ilişki nedeniyle ek denklemli bir model
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
1. Basitlik 2. Belirlenmişlik Y t = b 1 (1-r)+b 2 X t -rb 2 X t-1 +ry t-1 +e t 3. R 2 ölçüsü 4. Teorik tutarlılık 5. Doğru Fonksiyonel Biçim
1. Basitlik. Belirlenmişlik Y t = b 1 (1-r)+b X t -rb X t-1 +ry t-1 +e t 3. R ölçüsü 4. Teorik tutarlılık 5. Doğru Fonksiyonel Biçim 1 Model Tanımlanması Araştırmada kullanılan modelin tanımlamasının doğru
İyi Bir Modelin Özellikleri
İyi Bir Modelin Özellikleri 1. Basitlik. Belirlenmişlik Y t = b 1 (1-r)+b X t -rb X t-1 +ry t-1 +e t 3. R ölçüsü 4. Teorik tutarlılık 5. Fonksiyonel Biçim 1 Model Tanımlanması Araştırmada kullanılan modelin
0, model 3 doğruysa a3. Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob.
EKONOMETRİYE GİRİŞ II ÖDEV 2 ÇÖZÜM (Örgün ve İkinci Öğretim için) 1987-2006 yıllarına ait GSYH, YATIRIM ve FAİZ verileri kullanılarak elde edilen sonuçlar şu şekildedir: Yuvalanmamış-F Testi Model 1: YATIRIM
Birim Kök Testleri. Random Walk. Bir stokastiksürecin birim kök içerip içermediğini nasıl anlarız? Hatırlarsak aşağıdaki AR(1) sürecinde
Yıldız Teknik Üniversiesi İkisa Bölümü Ekonomeri II Ders Noları Ders Kiabı: J.M. Wooldridge, Inroducory Economerics A Modern Approach, 2nd. ed., 02, Thomson Learning. Zaman Serisi Modelleri: Birim Kök
Y = 29,6324 X 2 = 29,0871 X 3 = 28,4473 y 2 = 2,04 x 2 2 = 0,94 x 2 3 = 2,29 yx 2 = 0,19 yx 3 = 1,60 x 2 x 3 = 1,06 e 2 = 0,2554 X + 28,47 X 3-0,53
EKONOMETR DERS ÇALIMA SORULARI SORU : 1 1980-1994 y llar aras ndaki Türkiye Özel Yat r m (Y), Reel Mevduat Faiz Oran (X ) ve GSMH (X 3 ) verilerinden hareketle a*a+ daki ortalamadan farklara göre ara sonuçlar
Bağımlı Kukla Değişkenler
Bağımlı Kukla Değişkenler Bağımlı değişken özünde iki değer alabiliyorsa yani bir özelliğin varlığı ya da yokluğu söz konusu ise bu durumda bağımlı kukla değişkenler söz konusudur. Bu durumdaki modelleri
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,
ADMIT: Öğrencinin yüksek lisans programına kabul edilip edilmediğini göstermektedir. Eğer kabul edildi ise 1, edilmedi ise 0 değerini almaktadır.
Uygulama-2 Bir araştırmacı Amerika da yüksek lisans ve doktora programlarını kabul edinilmeyi etkileyen faktörleri incelemek istemektedir. Bu doğrultuda aşağıdaki değişkenleri ele almaktadır. GRE: Üniversitelerin
Bağımlı Kukla Değişkenler
Bağımlı Kukla Değişkenler Bağımlı değişken özünde iki değer alabiliyorsa yani bir özelliğin varlığı ya da yokluğu söz konusu ise bu durumda bağımlı kukla değişkenler söz konusudur. Bu durumdaki modelleri
Yuvalanmamış F testi- Davidson- MacKinnon J sınaması
Yuvalanmamış F testi- Davidson- MacKinnon J sınaması Tablo da yer alan verileri kullanarak aşağıdaki ilgili soruları cevaplayınız. Yıllar Yatırım GSYH Faiz 1987 18491 747 45 1988 78 7495 54 1989 5187 8014
Bağımlı Kukla Değişkenler
Bağımlı Kukla Değişkenler Bağımlı değişken özünde iki değer alabiliyorsa yani bir özelliğin varlığı ya da yokluğu söz konusu ise bu durumda bağımlı kukla değişkenler söz konusudur. Bu durumdaki modelleri
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
SORU SETİ 02 (REVİZE EDİLDİ) FİNAL KONULARI
Ekonomeri 8 Ocak, 0 Gazi Üniversiesi İkisa Bölümü SORU SETİ 0 (REVİZE EDİLDİ) FİNAL KONULARI PROBLEM Aşağıda verilen avuk ei alebi fonksiyonunu düşününüz (960-98): lny = β + β ln X + β ln X + β ln X +
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
BİRDEN ÇOK BAĞIMLI DEĞİŞKENİ OLAN MODELLER
BİRDEN ÇOK BAĞIMLI DEĞİŞKENİ OLAN MODELLER Birden çok bağımlı değişkenin yer aldığı modelleri incelemek amacıyla kullanılan modeller Birden Çok Bağımlı Değişkenli Regresyon Modelleri ya da kısaca MRM ler
Kukla Değişken Nedir?
Kukla Değişken Nedir? Cinsiyet, eğitim seviyesi, meslek, din, ırk, bölge, tabiiyet, savaşlar, grevler, siyasi karışıklıklar (=darbeler), iktisat politikasındaki değişiklikler, depremler, yangın ve benzeri
T.C. TRAKYA ÜNİVERSİTESİ İKTİSADİ VE İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ İKTİSAT BÖLÜMÜ GENEL EKONOMİK SORUNLAR TÜFE NİN İŞSİZLİK ÜZERİNE ETKİSİ HAZIRLAYANLAR:
T.C. TRAKYA ÜNİVERSİTESİ İKTİSADİ VE İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ İKTİSAT BÖLÜMÜ GENEL EKONOMİK SORUNLAR TÜFE NİN İŞSİZLİK ÜZERİNE ETKİSİ HAZIRLAYANLAR: 2120703360 KÜBRA İNAN 2120703321 EDA ZEYNEP KAYA EDİRNE
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
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
ÇOKLU REGRESYON MODELİ. Bir bağımlı değişkene etki eden çok sayıda bağımsız değişkeni analize dahil ederek çoklu regresyon modeli uygulanabilir.
ÇOKLU REGRESYON MODELİ Bir bağımlı değişkene etki eden çok sayıda bağımsız değişkeni analize dahil ederek çoklu regresyon modeli uygulanabilir. Y=b 1 + b X + b X + u Y=b 1 + b X + b X +...+ b k X k + u
EANLI DENKLEML MODELLERN ÇÖZÜM YÖNTEMLER I: MATRSSZ ÇÖZÜM:
EANLI DENKLEML MODELLERN ÇÖZÜM YÖNTEMLER I: MATRSSZ ÇÖZÜM: DOLAYLI EKKY AAMALI EKKY SINIRLI BLG LE EÇBY Eanl denklemli modelin her hangi bir denklemi Basi EKKY ile çözüldüünde sapmal uarsz ahminler elde
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
500 BÜYÜK SANAYİ KURULUŞUNDA ÜRETİM, KÂRLILIK VE İSTİHDAM İLİŞKİLERİ. YÜKSEK LİSANS TEZİ Müh. Özlem KÖSTEKLİ. Anabilim Dalı: İşletme Mühendisliği
İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ 500 BÜYÜK SANAYİ KURULUŞUNDA ÜRETİM, KÂRLILIK VE İSTİHDAM İLİŞKİLERİ YÜKSEK LİSANS TEZİ Müh. Özlem KÖSTEKLİ Anabilim Dalı: İşletme Mühendisliği Programı
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,
Öğr. Elemanı: Dr. Mustafa Cumhur AKBULUT
Ünite 10: Regresyon Analizi Öğr. Elemanı: Dr. Mustafa Cumhur AKBULUT 10.Ünite Regresyon Analizi 2 Ünitede Ele Alınan Konular 10. Regresyon Analizi 10.1. Basit Doğrusal regresyon 10.2. Regresyon denklemi
TURİZM SEKTÖRÜNDE TALEP TAHMİN MODELLEMESİ
TURİZM SEKTÖRÜNDE TALEP TAHMİN MODELLEMESİ *Prof. Dr. Münevver TURANLI, Arş. Gör. Elif GÜNEREN 1.Giriş Turizm sektörü; bir yandan ülkeler için önemli bir gelir kaynağı olması, diğer yandan uluslararası
UYGULAMALAR. Normal Dağılımlılık
UYGULAMALAR EKONOMETRİYE GİRİŞ 0.01.008 1 Normal Dağılımlılık Amerika da 195-1941 yılları arasında sığır eti fiyatı ile kişi başı sığır eti tüketimi arasındaki ilişki incelenmiş ve aşağıdaki sonuç bulunmuştur.
Regresyon Modelinin Uzantılar
Bölüm m 6:İki Degişkenli Dogrusal Regresyon Modelinin Uzantılar ları İki degişkenli modellere paralel olarak Sıfır r noktasından ndan geçen en regresyonu yani β 1 yok iken... Ölçü birimleri sorunu ve Y
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
KORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ. Doç. Dr. Bahar TAŞDELEN
KORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ Doç. Dr. Bahar TAŞDELEN Günlük hayattan birkaç örnek Gelişim dönemindeki bir çocuğun boyu ile kilosu arasındaki ilişki Bir ailenin tükettiği günlük ekmek sayısı ile ailenin
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
DEKENLER ARASINDAK GECKMEL LKLER: Datlm Gecikme ve Otoregresiv Modelleri
DEKENLER ARASINDAK GECKMEL LKLER: Dalm Gecikme ve Ooregresiv Modelleri Zaman serisi modellerinde, baml deiken Y nin zamanndaki deerleri, bamsz X deikenlerinin zamanndaki cari deerleri X, daha önceki dönemlerdeki
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
EVIEWS KULLANIMI (EVIEWS 8)
EVIEWS KULLANIMI (EVIEWS 8) BAŞLANGIÇ Yeni bir dosya (workfile) yaratma Adım 1. Ana menüden File/New/Workfile ı seçin Adım 2. Workfile structure type ne tür veri kullandığınızı gösterir. ÖR1. Zaman serisi
PANEL VERİ MODELLERİNİN TAHMİNİNDE PARAMETRE HETEROJENLİĞİNİN ÖNEMİ: GELENEKSEL PHILLIPS EĞRİSİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA
PAEL VERİ MODELLERİİ TAHMİİDE PARAMETRE HETEROJELİĞİİ ÖEMİ: GELEEKSEL PHILLIPS EĞRİSİ ÜZERİE BİR UYGULAMA Selim TÜZÜTÜRK (*) Özet: Panel veri modellerinin tahmininde, örneklem ile ilgili dikkat edilmesi
Çift Üstel Düzeltme (Holt Metodu ile)
Tahmin Yönemleri Çif Üsel Düzelme (Hol Meodu ile) Hol meodu, zaman serilerinin, doğrusal rend ile izlenmesi için asarlanmış bir yönemdir. Yönem (seri için) ve (rend için) olmak üzere iki düzelme kasayısının
Farklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = σ i2. Eşit Varyans. Hata. Zaman
Farklı Varyans Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = σ Eşt Varyans Y X Farklı Varyans Hata Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = σ Farklı Varyans Zaman Farklı Varyans le Karşılaşılan Durumlar Kest Verlernde. Kar dağıtım
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 03/23/11 Time: 16:51 Sample: Included observations: 20
ABD nin 1966 ile 1985 yllar arasnda Y gayri safi milli hasla, M Para Araz (M) ve r faiz oran verileri a#a$da verilmi#tir. a) Y= b 1 +b M fonksiyonun spesifikasyon hatas ta#yp ta#mad$n Ramsey RESET testi
EKONOMETRİYE GİRİŞ II ÖDEV 4 ÇÖZÜM
EKONOMETRİYE GİRİŞ II ÖDEV 4 ÇÖZÜM (Örgün e İknc Öğretm çn) 1. 754 hanehalkına at DOMerset sml Excel dosyasında yer alan erler kullanarak tahmnlenen DOM sonuçları: Dependent Varable: CALISANKADIN Sample:
EKONOMETRİ I E-VİEWS UYGULAMALI VE ÇÖZÜMLÜ SORULAR
EKONOMETRİ I E-VİEWS UYGULAMALI VE ÇÖZÜMLÜ SORULAR HATİCE ÖZKOÇ HANİFİ VAN ÖZKOÇ VAN 1 1980-2002 dönemine ait tavuk eti talebini incelemek amacıyla aşağıdaki değişkenler elde edilmiştir. Y: Kişi başına
TÜSİAD - KOÇ ÜNİVERSİTESİ EKONOMİK ARAŞTIRMA FORUMU KONFERANSI. Zafer A. YAVAN - TÜSİAD Yasemin TÜRKER KAYA - BDDK
Üreim Fonksiyonu Yaklaşımına Vurguyla Poansiyel Çıkı Açığı Tahmin Eme Yönemleri ve Yapısal İşsizlik Öğesi: Lieraür Değerlendirmesi ve Türkiye Örneği TÜSİAD - KOÇ ÜNİVERSİTESİ EKONOMİK ARAŞTIRMA FORUMU
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
H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS Ders Notları II (19 Nisan 2012)
H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS Ders Notları II (19 Nisan 2012) Aşağıdaki analizlerde lise öğrencileri veri dosyası kullanılmıştır.
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
DOĞRUSAL ve DOĞRUSAL OLMAYAN SINIRLAMALAR DOĞRUSAL OLMAYAN SINIRLAMALARIN TESTİ
DOĞRUSAL ve DOĞRUSAL OLMAYAN SINIRLAMALAR DOĞRUSAL SINIRLAMALARIN TESTİ t testi F testi Diğer testler: Chow testi MWD testi DOĞRUSAL OLMAYAN SINIRLAMALARIN TESTİ Benzerlik Oranı Testi Lagrange Çarpanı
-ENFLASYON ROBUST ESTIMATION OF THE VECTOR AUTOREGRESSIVE MODEL: AN INVESTIGATION OF THE RELATIONSHIP BETWEEN ECONOMIC GROWTH AND INFLATION
Marmara Üniversiesi YIL 2010, SAYI II, S. 539-553 -ENFLASYON Öze Özlem YORULMAZ * ** - Anahar Kelimeler: ROBUST ESTIMATION OF THE VECTOR AUTOREGRESSIVE MODEL: AN INVESTIGATION OF THE RELATIONSHIP BETWEEN
Tek Denklemli Modellerde Uygulanan Testler 1.Yeni Bağımsız Değişkenler Ekleme Testi(s )
Tek Denklemli Modellerde Uygulanan Testler 1.Yeni Bağımsız Değişkenler Ekleme Testi(s.285-293) Y=β 1 + β 2 X 2 + β 3 X 3 + u (SR) Y=β 1 + β 2 X 2 + β 3 X 3 + β 4 X 4 + β 5 X 5 + u 1.Aşama (SM) H 0 : β
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*
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
Korelasyon, Korelasyon Türleri ve Regresyon
Korelasyon, Korelasyon Türleri ve Regresyon İçerik Korelasyon Korelasyon Türleri Korelasyon Katsayısı Regresyon KORELASYON Korelasyon iki ya da daha fazla değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi gösterir.
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
İyi Bir Modelin Özellikleri
İyi Bir Modelin Özellikleri 1. Basitlik. Belirlenmişlik 3. R ölçüsü 4. Teorik tutarlılık 5. Tahmin Gücü 1 Model Tanımlanması Araştırmada kullanılan modelin tanımlamasının doğru olduğu kabul edilmektedir..
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
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 :
ÖNGÖRÜ TEKNĐKLERĐ ÖDEV 5 (KEY)
ÖNGÖRÜ TEKNĐKLERĐ ÖDEV (KEY) Aşağıda verilen Y zaman sersisi bir ürünle ilgili satışları,aylar itibariyle, gösteren bir seridir. a) Bu serinin garfiğini çizip serinin taşıdığı desenleri (Trend, mevsimsellik
Koşullu Öngörümleme. Bu nedenle koşullu öngörümleme gerçekleştirilmelidir.
Koşullu Öngörümleme Ex - ante (tasarlanan - umulan) öngörümleme söz konusu iken açıklayıcı değişkenlerin hatasız bir şekilde bilindiği varsayımı gerçekçi olmayan bir varsayımdır. Çünkü bazı açıklayıcı
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
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.
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
Zaman Serisi Verileriyle Regresyon Analizi
Zaman Serisi Verileriyle Regresyon Analizi Hüseyin Taştan 1 1 Yıldız Teknik Üniversitesi Iktisat Bölümü Textbook: Introductory Econometrics (4th ed.) J. Wooldridge 13 Mart 2013 Ekonometri II: Zaman Serisi
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
ZAMAN SERİSİ ANALİZ YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI
EGE ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ (YÜKSEK LİSANS TEZİ) ZAMAN SERİSİ ANALİZ YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI Sibel OĞHAN Tez Danışmanı: Prof. Dr. Hülya ATIL Zooekni Anabilim Dalı Bilim Dalı Kodu:
TEFE VE TÜFE ENDEKSLERİ İLE ALT KALEMLERİNDEKİ MEVSİMSEL HAREKETLERİN İNCELENMESİ* Soner Başkaya. Pelin Berkmen. Murat Özbilgin.
TEFE VE TÜFE ENDEKSLERİ İLE ALT KALEMLERİNDEKİ MEVSİMSEL HAREKETLERİN İNCELENMESİ* Soner Başkaya Pelin Berkmen Murat Özbilgin Erdal Yılmaz 21 Haziran 1999 Araştırma Genel Müdürlüğü *Bu çalışmaya katkılarından
19. BÖLÜM BİRBİRİYLE İLİŞKİLİ OLAN İKİ DEĞİŞKENDEN BİRİSİNDEKİ DEĞİŞİME GÖRE DİĞERİNİN ALACAĞI DEĞERİ YORDAMA (KESTİRME) UYGULAMA-I
19. BÖLÜM BİRBİRİYLE İLİŞKİLİ OLAN İKİ DEĞİŞKENDEN BİRİSİNDEKİ DEĞİŞİME GÖRE DİĞERİNİN ALACAĞI DEĞERİ YORDAMA (KESTİRME) UYGULAMA-I Bir dil dershanesinde öğrenciler talep ettikleri takdirde, öğretmenleriyle
PARANIN TARİHÇESİ TÜRKİYE DE NAKİTSİZ EKONOMİ EKONOMİNİN FAYDALARI
PARANIN TARİHÇESİ TÜRKİYE DE NAKİTSİZ EKONOMİ NAKİTSİZ EKONOMİNİN FAYDALARI Para, bir ekonomide genel kabul gören, değişim aracı, değer koruma aracı ve hesap birimi işlevlerine sahip varlıktır. (TDK,
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
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
OLS Klasik Varsayımlar. Çoklu Regresyon. Çoklu Regresyon Modellemesi. Çoklu Regresyon Modeli. Multiple Regression
OLS Klasik Varsayımlar Çoklu Regresyon Multiple Regression. Lineer regresyon modeli. E(e i )=, ortalama hata sıfırdır. E(X i e i )=, bağımsız değişkenlerle hatalar arasında korelasyon mevcut değildir 4.
009 BS 400- İstatistik sonılannın cevaplanmasında gerekli olabilecek tablolar ve formüller bu kitapçığın sonunda verilmiştir. 1. şağıdakilerden hangisi doğal birimdir? l TV alıcısı Bl Trafik kazası CL
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,
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,
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
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
Zonguldak-Ulus Orman İşletme Müdürlüğü Göknar, Kayın ve Karaçam Ağaç Türleri için Kütük Çapı ve Boyu ile Göğüs Çapı
Zonguldak-Ulus Orman İşleme Müdürlüğü Göknar, Kayın ve Karaçam Ağaç Türleri için Küük Çapı ve Boyu ile Göğüs Çapı İlişkisi *Birsen DURKAYA, Ali DURKAYA Barın Üniversiesi Orman Fakülesi, Barın/Türkiye Sorumlu
Korelasyon ve Regresyon
Korelasyon ve Regresyon Korelasyon- (lineer korelasyon) Açıklayıcı (Bağımsız) Değişken x çalışma zamanı ayakkabı numarası İki değişken arasındaki ilişkidir. Günlük sigara sayısı SAT puanı boy Yanıt (Bağımlı)
Bağımsız Örneklemler İçin Tek Faktörlü ANOVA
Bağımsız Örneklemler İçin Tek Faktörlü ANOVA ANOVA (Varyans Analizi) birden çok t-testinin uygulanması gerektiği durumlarda hata varyansını azaltmak amacıyla öncelikle bir F istatistiği hesaplanır bu F
SAĞLIK HARCAMALARININ YILLARA GÖRE KARŞILAŞTIRILMASI ve SAĞLIK HARCAMALARINI ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN İNCELENMESİ
SAĞLIK HARCAMALARININ YILLARA GÖRE KARŞILAŞTIRILMASI ve SAĞLIK HARCAMALARINI ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN İNCELENMESİ Murat KORKMAZ 1, Aysun YILMAZTÜRK 2 1 Güven Grup Finans Yöneticisi 2 Balıkesir Üniversitesi
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:
Nedensel Modeller Y X X X
Tahmin Yöntemleri Nedensel Modeller X 1, X 2,...,X n şeklinde tanımlanan n değişkenin Y ile ilgili olmakta; Y=f(X 1, X 2,...,X n ) şeklinde bir Y fonksiyonu tanımlanmaktadır. Fonksiyon genellikle aşağıdaki
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
İÇİNDEKİLER 1. GİRİŞ...
İÇİNDEKİLER 1. GİRİŞ... 1 1.1. Regresyon Analizi... 1 1.2. Uygulama Alanları ve Veri Setleri... 2 1.3. Regresyon Analizinde Adımlar... 3 1.3.1. Problemin İfadesi... 3 1.3.2. Konu ile İlgili Potansiyel
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
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.