Dolar Kuru ile Tüketici Fiyat Endeksi Arasındaki İlişkinin Archimedean Kapula ile Modellenmesi



Benzer belgeler
Meteorolojik Parametreler ve Deniz Seviyesi Değişimi Arasındaki İlişkinin Kapula Fonksiyonları ile Analizi

İşlenmemiş veri: Sayılabilen yada ölçülebilen niceliklerin gözlemler sonucu elde edildiği hali ile derlendiği bilgiler.

NOT: BU DERS NOTLARI TEMEL EKONOMETRİ-GUJARATİ KİTABINDAN DERLENMİŞTİR. HAFTA 1 İST 418 EKONOMETRİ

NİĞDE İLİ RÜZGAR ENERJİSİ POTANSİYELİ WIND ENERGY POTENTIAL OF NIGDE PROVINCE

KOPULALAR TEORSNN FNANSTA UYGULAMALARI

Ki- kare Bağımsızlık Testi

TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ Sapmasızlık 3.2. Tutarlılık 3.3. Etkinlik minimum varyans 3.4. Aralık tahmini (güven aralığı)

İSTATİSTİK 2. Tahmin Teorisi 07/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI.

ÜSTEL VE Kİ-KARE DAĞILIMLARI ARASINDAKİ İLİŞKİNİN SİMULASYON İLE ÜRETİLEN RANDOM SAYILARLA GÖSTERİLMESİ

BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER

YAPISAL ELEMANLARIN TİTREŞİM FREKANSLARININ ANALİZİ İÇİN ÜÇ BOYUTLU TIMOSHENKO KİRİŞ ELEMANI

2016 YILI I.DÖNEM AKTÜERLİK SINAVLARI RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME. aşağıdaki seçeneklerden hangisinde verilmiştir? n exp 1.

7. Ders. Bazı Kesikli Olasılık Dağılımları

Bir Rasgele Değişkenin Fonksiyonunun Olasılık Dağılımı

FİBER BRAGG IZGARA TABANLI OPTİK SENSÖRÜN ANALİZİ

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

İstatistik ve Olasılık

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

AÇIK ĐŞLETME BASAMAKLARI TENÖR KONTROLÜNDE JEOĐSTATĐSTĐKSEL TAHMĐN MODELĐ SEÇĐMĐ

ARAŞTIRMA MAKALESİ /RESEARCH ARTICLE

DİKDÖRTGEN SPİRAL ANTENLER ÜZERİNE BİR İNCELEME

İstatistik ve Olasılık

Yatırım Projelerinde Kaynak Dağıtımı Analizi. Analysis of Resource Distribution in Investment Projects

Doç. Dr. M. Mete DOĞANAY Prof. Dr. Ramazan AKTAŞ

T.C. PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MATEMATİK ANABİLİM DALI

İKİ ÖLÇÜTLÜ PARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ: MAKSİMUM TAMAMLANMA ZAMANI VE MAKSİMUM ERKEN BİTİRME

Tümevarım_toplam_Çarpım_Dizi_Seri. n c = nc i= 1 n ca i. k 1. i= r n. Σ sembolü ile bilinmesi gerekli bazı formüller : 1) k =

Veri nedir? p Veri nedir? p Veri kalitesi p Veri önişleme. n Geometrik bir bakış açısı. n Olasılıksal bir bakış açısı

LİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ-2

AKT201 MATEMATİKSEL İSTATİSTİK I ÖDEV 6 ÇÖZÜMLERİ

AKIŞKAN BORUSU ve VANTİLATÖR DENEYİ

(3) Eğer f karmaşık değerli bir fonksiyon ise gerçel kısmı Ref Lebesgue. Ref f. (4) Genel karmaşık değerli bir fonksiyon için. (6.

Bağımsızlık özelliğinden hareketle Ortak olasılık fonksiyonu (sürekli ise

AFYONKARAHİSAR İLİ YENİLENEBİLİR ENERJİ POTANSİYELİ. Ziya DEMİRKOL 1 Mehmet ÇUNKAŞ 2

Enflasyon nedir? Eşdeğer hesaplamalarında enflasyon etkisini nasıl hesaba katarız? Mühendislik Ekonomisi. (Chapter 11) Enflasyon Nedir?

METAL MATRİSLİ DAİRESEL DELİKLİ KOMPOZİT LEVHALARDA ARTIK GERİLMELERİN ANALİZİ

ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ

A= {1,2,3}, B={1,3,5,7}kümeleri veriliyor. A dan B ye tanımlanan aşağıdaki bağıntılardan hangisi fonksiyon değildir?

TUTGA ve C Dereceli Nokta Koordinatlarının Gri Sistem ile Tahmin Edilmesi

İstanbul Göztepe Bölgesinin Makine Öğrenmesi Yöntemi ile Rüzgâr Hızının Tahmin Edilmesi

ANA NİRENGİ AĞLARINDA NİRENGİ SAYISINA GÖRE GPS ÖLÇÜ SÜRELERİNİN KURAMSAL OLARAK BULUNMASI

TOPOLOJİK TEMEL KAVRAMLAR

DOĞRUSAL PROGRAMLAMA İLE PORTFÖY OPTİMİZASYONU VE İMKB VERİLERİNE UYGULANMASI ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA

İleri Diferansiyel Denklemler

İKİ BOYUTLU ARŞİMEDYEN KAPULALARDA İSTATİSTİKSEL SONUÇ ÇIKARIMI VE BİR UYGULAMA

Hipotez Testleri. Parametrik Testler

5 İKİNCİ MERTEBEDEN LİNEER DİF. DENKLEMLERİN SERİ ÇÖZÜMLERİ

--ÖZET Yüksek Lisas Tezi AKTÜERYAL RİSK ANALİZİNDE EŞLENİKLERİN KLLANIMI ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA Esra AYDIN Akara Üiversitesi Fe Bilimleri Estitüsü İstati

ŞEKER PANCARI KÜSPESİ KARBOKSİMETİL SELÜLOZUNUN GÖRÜNÜR VİSKOZİTESİNE SICAKLIK VE KONSANTRASYONUN ETKİSİ

Kuyruk Teorisi Ders Notları: Bazı Kuyruk Modelleri

TOPLAM KOLESTEROL, LDL, HDL VE TRİGLİSERİT SEVİYELERİNİN YAŞA GÖRE DEĞİŞİMİNİN DEĞİŞİK REGRESYON MODELLERİYLE İNCELENMESİ

ISF404 SERMAYE PİYASALAR VE MENKUL KIYMETLER YÖNETİMİ

BİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahminleme ve Hipotez Testlerine Giriş Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH

6. BÖLÜM VEKTÖR UZAYI VEKTÖR UZAYI VEKTÖR UZAYLARI

Tek Bir Sistem için Çıktı Analizi

ˆp x p p(1 p)/n. Ancak anakütle oranı p bilinmediğinden bu ilişki doğrudan kullanılamaz.

İki veri setinin yapısının karşılaştırılması

KLAN OYUNLARI TEMELLİ ÜRETİM YAPISININ TSURUMI GENİŞLEMESİ ve BULANIK SHAPLEY DEĞERLERİ

KİMYASAL DENGE (GİBBS SERBEST ENERJİSİ MİNİMİZASYONU) MODELLEMESİ

4. Ders Fisher informasyonu s f rdan büyük ve sonlu, yani 0 < I() < 1; R f(x; )dx (kesikli da¼g l mlarda R yerine P.

EME 3117 SİSTEM SIMÜLASYONU. Girdi Analizi Prosedürü. Dağılıma Uyum Testleri. Dağılıma Uyumun Kontrol Edilmesi. Girdi Analizi-II Ders 9

3. Ders Parametre Tahmini Tahmin Edicilerde Aranan Özellikler

İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME VE HİPOTEZ TESTİ

{ 1 3 5} { 2 4 6} OLASILIK HESABI

4/4/2013. Ders 8: Verilerin Düzenlenmesi ve Analizi. Betimsel İstatistik Merkezsel Eğilim Ölçüleri Dağılım Ölçüleri Grafiksel Gösterimler

ARAŞTIRMA MAKALESİ /RESEARCH ARTICLE

WEIBULL DAĞILIM PARAMETRELERİNİ BELİRLEME METODLARININ KARŞILAŞTIRILMASI

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. Pamukkale University Journal of Engineering Sciences

TEMEL KAVRAMLAR GİRİŞ

Tahmin Edici Elde Etme Yöntemleri

Robot Navigasyonunda Potansiyel Alan Metodlarının Karşılaştırılması ve Đç Ortamlarda Uygulanması

Cebirsel Olarak Çözüme Gitmede Wegsteın Yöntemi

QUANTILE REGRESYON * Quantile Regression

İstatistik Nedir? Sistem-Model Kavramı

ISF404 SERMAYE PİYASALAR VE MENKUL KIYMETLER YÖNETİMİ

HALL ETKİLİ AKIM TRANSFORMATÖRÜNÜN SPEKTRAL VE İSTATİSTİKSEL ANALİZİ

BİLGİNİN EĞİTİM TEKNOLOJİLERİNDEN YARARLANARAK EĞİTİMDE PAYLAŞIMI

MENKUL KIYMET DEĞERLEMESİ

SAÜ. Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü DİFERENSİYEL DENKLEMLER Dönemi Ders Notları. Prof. Dr.

İZMİR İLİNDEKİ ELLİ YATAKLI BİR OTEL İÇİN GÜNEŞ ENERJİSİ DESTEKLİ ISITMA VE ABSORBSİYONLU SOĞUTMA SİSTEMİNİN TEORİK İNCELENMESİ

REGRESYON DENKLEMİNİN HESAPLANMASI Basit Doğrusal Regresyon Basit doğrusal regresyon modeli: .. + n gözlem için matris gösterimi,. olarak verilir.

Normal Dağılımlı Bir Yığın a İlişkin İstatistiksel Çıkarım

SBE 601 ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ, ARAŞTIRMA VE YAYIN ETİĞİ

Zaman Skalasında Box-Cox Regresyon Yöntemi

GENEL YÜK VEKTÖRLERİ İLE ÇOK MODLU İTME ANALİZİ (GENEL İTME ANALİZİ)

ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LISANS TEZİ MARKOV ZİNCİRLERİNDE BOOTSTRAP. Serhat DUMAN İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ANKARA 2006

SERBEST LİE CEBİRLERİNDE HESAPLAMALAR * Computation In Free Lie Algebras*

BÖBREK TRANSPLANTASYONU OLAN HASTALARDA SERUM ALBÜMIN DÜZEYLERI ILE YAŞAM SÜRESI ARASıNDAKI ILIŞKI

OKUL ÖNCESİ DÖNEMİ İŞİTME ENGELLİ ÇOCUKLARDA MÜZİK EĞİTİMİ 3

İki Serbestlik Dereceli Mekanizmalarla İşlev Sentezinde Tasarım Noktalarının Eşit ve Çebişev Aralıklandırması ile Seçiminin Karşılaştırılması

AMORTİSÖR SÖNÜMLEME ÖZELLİĞİNE GÖRE DEĞİŞEN FREN BASINCI İLE ABS KONTROL PARAMETRELERİ ARASINDAKİ ETKİLEŞİMİN FREKANS TEPKİ FONKSİYONU İLE İNCELENMESİ

Obje Tabanlı Sınıflandırma Yöntemi ile Tokat İli Uydu Görüntüleri Üzerinde Yapısal Gelişimin İzlenmesi

Analiz II Çalışma Soruları-2

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR

Türk kamu ihale kanununda fiyat ile birlikte fiyat dışı unsurların da dikkate alındığı ihale için tedarikçinin çoklu teklif hazırlama stratejisi

ANADOLU ÜNivERSiTESi BiLiM VE TEKNOLOJi DERGiSi. SZASZ TIPI OPERATORlERlE poıinom AGIRUKU UZAYLARDA YAKLAŞıM. Nurhayat ispir 1

DERS BİLGİLERİ Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS Çok Değişkenli İstatistik EKO428 Bahar Ön Koşul Dersin Dili

SPEARMAN SIRA KORELASYONU KATSAYISINDA TEKRARLANAN DEGERLER VE BİR UYGULAMA

ORTALAMA EŞĐTSĐZLĐKLERĐNE GĐRĐŞ

SU KAYNAKLARI EKONOMİSİ TEMEL KAVRAMLARI Su kaynakları geliştirmesinin planlanmasında çeşitli alternatif projelerin ekonomik yönden birbirleriyle

Transkript:

BSAD Bakacılık ve Sigortacılık Araştırmaları Dergisi Cilt, Sayı 7-8, (Kasım 05), ss.53-6 Telif Hakkı Akara Üiversitesi Beypazarı Meslek Yüksekokulu Dolar Kuru ile Tüketici Fiyat Edeksi Arasıdaki İlişkii Archimedea Kapula ile Modellemesi Ç. Topçu GÜLÖKSÜZ Bartı Üiversitesi Özet Bu çalışmada, tüketici fiyatlarıı o iki aylık ortalamalara göre değişimi (TÜFE) ile dolar kuru arasıdaki bağımlılık yapısı iki boyutlu Archimedea kapulalar kullaılarak modellemiştir. Çalışmaı temel varsayımı, bu iki değişke arasıdaki bağımlılığı Archimedea kapula ailesie ait ola Gumbel, Clayto ve Frak kapula foksiyolarıda biriyle modelleebileceğidir. Bağımlılık yapısıı modelleyebilecek iki boyutlu Archimedea kapula foksiyou tahmii içi Geest ve Rivest (993) çalışmasıda öerile yötem kullaılmıştır. Bağımlılığı modelleyecek e uygu kapula foksiyou, aday kapula foksiyolarıda her biri ile ampirik kapula foksiyou arasıdaki uzaklığı miimum yapacak şekilde seçilmiştir. Bulgulara göre, TÜFE ve dolar kuru arasıdaki bağımlılık yapısıı modelleye iki boyutlu Archimedea kapula foksiyou Gumbel ˆ ( 00 Aahtar Sözcükler ) olarak tahmi edilmiş ve değişkeleri birlikte artmaya eğilimli oldukları görülmüştür. Kapula, Archimedea kapula ailesi, bağımlılık, tüketici fiyat edeksi, döviz kuru. JEL Sııflaması: E37. Modellig the Relatioship betwee Dollar Exchage Rate ad Cosumer Price Idex via Archimedea Copula Abstract I this paper, the depedece structure betwee rate of chage i twelve moths for cosumer price ideks (CPI) ad dollar exchage rate is modelled. The mai assumptio of this study is the depedece structure betwee of these two variables ca be modelled by oe of Gumbel, Clayto ad Frak copula fuctios that belog to Archimedea copula family. The method that is suggested by Geest aad Rivest (993) is used to estimate the bivariate Archimedea copula fuctio that describe depedece structure. The copula fuctio that provides most approriate fit to data is selected by miimizig the distace betwee cosidered copula fuctio ad the emprical copula fuctio. The results show that bivariate Archimedea copula fuctio that model the depedece structure betwee CPI ad dollar Exchage rate is estimated to be ˆ Gumbel ( 00 Keywords ). Cosequetly, the variables ted to be icreasig together ca be said Copula, Archimedea coplua family, depedecy, cosumer price edex, exchage rates. JEL Classificatio: E37. GİRİŞ Fiyat istikrarıı temel amaç olarak kabul ede bir parasal otorite içi döviz kurudaki hareketleri eflasyo üzerideki kısa ve orta vadeli etkilerii (geçişkelik etkisi) alaşılması para politikası uygulamaları açısıda öemli olmaktadır. Ekoomiyi farklı kaallarda

Bakacılık ve Sigortacılık Araştırmaları Dergisi Cilt:, Sayı:7-8, Kasım 05 54 etkileyebilme potasiyeli barıdıra döviz kuru gelişmelerii e öemli etkileride biri de eflasyo üzeride görülmektedir ki bu etkiye literatürde Döviz Kuruda Fiyatlara Geçiş Etkisi deir. Geçiş etkisii, tüketici fiyat ideksi (TÜFE) ile ola ilişkisi para politikaları bakımıda öemli olmaktadır. Döviz kuruda fiyatlara geçiş etkisie ilişki bilgi eflasyo aalizi açısıda yararlı olacaktır. Burada hareketle, bu çalışmada TÜFE ile dolar kuru arasıdaki bağımlılık yapısı Archimedea kapulalar kullaılarak modellemiştir. Bağımlılık yapısıı bir başka ifadeyle ortak dağılımı kapula foksiyoları kullaılarak tahmi etmek marjial dağılımları seçimide bağımsız olarak yapılabilmektedir (Geest ve Rivest, 993). Bu edele, kapula bağımlılığı modellemek içi gerçekçi ve daha az kısıtlayıcı bir araçtır. Çalışmada, değişkeleri sahip olduğu bağımlılığı modelleyecek e uygu iki boyutlu Archimedea kapula foksiyou tahmi edilmesi üzeride durulmuştur. Veriyi modelleyecek uygu kapulaı tahmi yötemi içi, Geest ve Rivest (993) i öerdiği parametrik olmaya yötem esas alımıştır. Kapula parametresii tahmii içi ise Kedall ı tau katsayısıa dayaarak elde edile tahmi edici kullaılmıştır (Geest ve Rivest, 993). Sözü edile yötem, sırasıyla Türkiye Cumhuriyeti Merkez Bakası ı (TCMB) ve Türkiye İstatistik Kurumu u (TÜİK) web siteside yayıladığı dolar alış fiyatları ile tüketici fiyatlarıı o iki aylık ortalamalara göre değişimi (TÜFE) verileri kullaılarak uygulamış ve souçlar yorumlamıştır.. KAPULA KAVRAMI Kapula, marjial dağılımları ortak dağılımı oluşturmak amacıyla ilişkiledire bir u u,...,u 0, foksiyodur. rasgele değişke vektörü olmak üzere, C ortak dağılım foksiyou aşağıdaki gibi taımlaır. C( u, u,..., u ; ) P( U u, U u,..., U u ),burada kapula parametresidir. Kapulalar tek bir parametre ile belirleebildiği gibi bir parametre vektörü ile de belirleebilmektedir. Bağımlılık ya da birliktelik parametresi olarakta adladırıla bu parametre(ler) bağımlılığı derecesii göstermektedir. Çalışmada içi kapula parametresi ifadesi kullaılmıştır. Çalışmaı buda soraki aşamalarıda, çalışmaı amacı göz öüe alıarak iki boyutlu kapula foksiyoları ile devam edilmiştir. u 0, İki boyutlu kapula foksiyou, marjialleri () C ola : 0, 0, taımlaa sürekli bir dağılım foksiyoudur ve aşağıdaki özelliklere sahiptir. u 0,. u 0,. u v içi C(0, u) C( u,0) 0 u içi v 3. ve C( u,) u ve C(, u) u u ola her, u, v, v 0, x 0, C( v, v ) C v, u C u, v C( u, u ) 0 içi şeklide Sklar ı teoremi ile Copula kelimesii kullaımı açıklık kazamaktadır. Sklar (959) bu terimi çok boyutlu dağılımı kedi tek boyutlu marjiali ile ilişkiledire (bağlaya) foksiyou adladırmak içi kullamıştır ve Copula terimi matematik literatürüde ilk kez Sklar (959) da görülmüştür.

55 Bakacılık ve Sigortacılık Araştırmaları Dergisi Cilt:, Sayı:7-8, Kasım 05 Bua göre Sklar teoremi aşağıdaki gibi ifade edilebilir. XY, sırasıyla, F( x), G( y) sürekli dağılım foksiyoua sahip rasgele değişkeler olsu. Sklar (959) teoremie göre, ortak dağılım foksiyou H( x, y ) yi taımlaya tek bir C kapula foksiyou vardır ve aşağıdaki gibi ifade edilir (Sklar,959), Sklar (973). F( x, y) C( F( x), G( y)) () Bağımlılık yapısıı belirlemeside kapula foksiyouu kullaılmasıı bir takım getirileri aşağıda özetlemiştir (Nelse 999), (Geest ve Favre, 007). Kapula marjial dağılımları ve ortak dağılımı yai bağımlılık yapısıı ayrı ayrı modellemesie olaak taır. Kapula foksiyou, bağımlılığı derecesii ve ayı zamada bağımlılığı yapısıı elde edilmesii sağlar. Doğrusal korelasyo, kuyruk bağımlılığı içi bilgi vermezke, kapula foksiyou asimetrik bağımlılık hakkıda bilgiye ulaşmaya olaak taır. Kapulalar, arta ve sürekli döüşümler altıda değişmezdir. Öreği, kapula ile ifade edile bir bağımlılık yapısı, logaritmik döüşüm altıda değişmez. Bua karşı, korelasyolar sadece doğrusal döüşümler altıda değişmezdir. Literatürde çok sayıda kapula foksiyolarıa ulaşmak mümküdür. Kapula teorisi içi Sklar (973), Schweizer (99), Nelse (999), Kolev, Ajos ve Medes (006) çalışmaları refereas olarak öerilebilir. Yaygı olarak kullaıla kapula foksiyolarıda ola, Gaussia kapula kuyruklardaki bağımlılığı modellemeside, Studet t kapula asimetrik kuyruk bağımlılığıı modellemeside yeterli olmazke, Archimedea kapula ailesi, üst ve alt kuyruk bağımlılığı modellemeside oldukça kullaışlı modeller içermektedir. Archimedea kapula ailesi literatürde, çok boyutlu dağılımları tek boyutlu olarak ifade edilmesie olaak taımasıda ve kolaylık sağlaya bazı matematiksek özellikleride dolayı oldukça öemli bir yere sahiptir (Geest ve Mackay,986b), (Geest ve Rivest, 993), (Geest ve Favre,007). Çalışmada, matematiksel özelliklerii avatajları göz öüe alıarak bağımlılığı modellemeside Archimedea kapula ailesie ait ola Gumbel (Gumbel, 960), (Hougaard,986), (Geest ve Rivest, 989), Frak (Frak, 979), (Geest, 987) ve Clayto (Clayto, 978), (Geest ve Rivest, 993) kapulalar ile çalışılmıştır.. ARCHİMEDEAN KAPULA FONKSİYONLARI Bir kapula eğer aşağıdaki biçimde yazılabiliyorsa, Archimedea kapula olarak adladırılır. C( x, y) F( x) G( y) (3) : 0, 0, sürekli foksiyou, üretici foksiyo olarak adladırılır. Bu foksiyo, Archimedea kapulayı tek olarak belirler ve aşağıdaki özelliklere sahiptir. i. ii. () 0 (0) t iii. 0,, '( t) 0

Bakacılık ve Sigortacılık Araştırmaları Dergisi Cilt:, Sayı:7-8, Kasım 05 56 iv. t (0,), ''( t) 0 foksiyouu tersi vardır, : 0, 0, ve bu ters foksiyo ( ) 0 özellikleri hariç, üretici foksiyou diğer özelliklerii taşımaktadır. (0) ve Çalışmada kullaıla, Archimedea kapula ailesie ait ola üç kapula foksiyou aşağıda özetlemiştir. Aileye ait diğer kapula foksiyolarıa Nelse (999) gibi çeşitli kayaklarda ulaşmak mümküdür... Clayto Kapula Archimedea kapula ailesie ait ola asimetrik yapıdaki Clayto kapulası içi üretici foksiyo z ( z), dir. (4) Burada, kapula parametresidir. Clayto kapulası ise (5) ile gösterilmiştir. C ( u, ) (( ) ( ) ) / u u u (5) Clayto kapula içi sol kuyruk bağımlılığı dikkate alımalı ve yorumlamalıdır. Birlikte azalış göstermeye, birlikte artış göstermekte daha eğilimli ola gözlemler Clayto kapula ile modelleebilmektedir (Clayto, 978), (Geest ve Rivest, 993), (Nelse,999)... Gumbel Kapula Archimedea kapula ailesi üyesi ola asimetrik yapıdaki diğer bir kapula ise Gumbel kapuladır. Bu kapulaya ait üretici foksiyo ( z) l biçimidedir. z, (6) kapula parametresi olmak üzere, Gumbel kapula (7) ile gösterilmiştir. C ( u, ) exp[ [( l ) ( l ) ] / u u u ] (7) Gumbel kapulada, durumu bağımsızlığı gösterir ve durumu ise güçlü bağımlılığa işaret etmektedir. Gumbel kapula ile modellee gözlemler içi sağ kuyruk bağımlılığı yorumlamalıdır(gumbel, 960), (Hougaard,986), (Geest ve Rivest, 989), (Nelse,999).

57 Bakacılık ve Sigortacılık Araştırmaları Dergisi Cilt:, Sayı:7-8, Kasım 05.3. Frak Kapula Clayto ve Gumbel kapulaı akise simetrik bir yapıda ola Frak kapulasıa ait üretici foksiyo e z ( z) l, e (8) şeklidedir ve kapula parametresie sahip Frak kapula (9) ile gösterilmiştir. u u [( e ) ( e )( e )] C ( u, u ) ( ) l{ } ( e ) Frak kapula ile egatif bağımlılığı da modelleebilir olması ve geiş bir parametre uzayıa sahip olması Frak kapulayı uygulamada tercih edilebilir yapmaktadır. Bağımlılık Frak kapula içi iki kuyrukta da simetriktir (Frak, 979), (Geest, 987) ve Clayto (Clayto, 978), (Geest ve Rivest, 993), (Nelse,999). Dikkat edileceği üzere, bu üç kapula da tek parametreli kapulalardır. Rasgele değişkeler arasıdaki bağımlılığı modelleyecek e uygu kapula foksiyou tahmii etmek içi öcelikle kapula parametresii tahmii elde edilmelidir. Bu çalışmada, kapula parametresii tahmii, gözlemleri sıralaması (rak) temel alıarak elde edilmiştir. Bu yötem, Kedall ı tau değerie ve mometler tahmi yötemie dayamaktadır. Archimedea kapula ailesi ile Kedall ı tau ilişki katsayısı arasıdaki ilişki Tablo ile gösterilmiştir (Geest ve MacKay,986b), (Geest ve Rivest, 993). Tablo : Çalışmada Kullaıla Archimedea Kapulalar ile Kedall ı Tau Katsayısı Arasıdaki İlişki (9) Aile θ değer kümesi Gumbel, Clayto 0, Frak, 4 D ( ) t D ( ) D ( x) dt, 0 t x e, Debye foksiyoudur ve 0 taımlamaktadır. x olarak 3. İKİ BOYUTLU ARCHİMEDEAN KAPULA FONKSİYONLARININ PARAMETRİK OLMAYAN TAHMİNİ Daha öce söz edildiği gibi, bir Archhimedea kapula (0) ile gösterildiği ifade edilir. C ( u, v) ( u) ( v) (0)

Bakacılık ve Sigortacılık Araştırmaları Dergisi Cilt:, Sayı:7-8, Kasım 05 58 Bu foksiyo, 0, aralığıda taımlı ola ( z) K( z) z '( z) () foksiyou ile tek boyutlu olarak belirleebilmektedir (Geest ve Rivest, 993). Diğer bir ifadeyle, K( z) foksiyou kapulaı dağılım foksiyou ve aşağıdaki biçimde ifade edilir. K( z) P[ H( X, Y) z] P[ C{ F( X ), G( Y)} z] Dolayısıyla, K( z ) i tahmi edilmesi ayı zamada kapula foksiyou tahmi edilmesi alamıa gelmektedir. Bu özelliği edeiyle, Archimedea kapula ailesi matematiksel olarak birçok kolaylık sağlamaktadır. İki boyutlu Archimedea kapulaları parametrik olmaya tahmi içi Geest ve Rivest (993) bir yötem öermiştir. Bu yötemi basamakları kısaca aşağıdaki özetlemiştir. Bu ( X yöteme göre,, Y),...,( X, Y ), ortak dağılım foksiyou H( X, Y) ve marjialleri sırasıyla F( X) ve GY ( ) ola bir rasgele öreklem olsu. Bu gözlem çiftleride oluşa rasgele öreklem içi, C kapula foksiyou Archimedea kapula aileside bir kapula olduğu varsayılsı. Bu durumda, C kapula foksiyou tahmi edilmesi içi aşağıdaki adımlar izleir.. Kapula parametresii tahmii elde edilir.. K( z ) i yai, P[ H( X, Y) z] P[ C{ F( X ), G( Y)} z] i parametrik olmaya K tahmii, ( ) z elde edilir. Buu içi ilk olarak sözde (pseudo) gözlemler elde edilmelidir. K Çükü, ( ) z aslıda K( z ) Z i ampirik dağılımıdır. i leri elimizde olmamasıda dolayı, ilk adım sözde gözlemleri elde etmektir. i. ii. iii. i i i j i j i j () Z H ( X, Y ) I X X & Y Y ( ), i,..., K ( z) i I( Z z) i K( z ) K () z i parametrik tahmii ( ), kullaılarak elde edilir. Burada, I gösterge foksiyou ; taımlaır. 3. Öreklemde elde edile uzaklığı karşılaştırılır. ( z) K( z) z '( z) I : X 0,, I A A ilişkisi, x A 0, x A şeklide K ( ) z K () değerleri ile teorik z değerlerii birbiride

59 Bakacılık ve Sigortacılık Araştırmaları Dergisi Cilt:, Sayı:7-8, Kasım 05 Aday kapulaları her biri ile öreklemde elde edile ampirik kapula foksiyou arasıdaki (3) ile ifade edile uzaklık belirleir. Bu uzaklığı e küçük olduğu kapula foksiyou seçilir. K ( z) K ( ) z (3) 4. Bölümde bu yötem gerçek bir veri seti içi kullaılmış ve souçlar değerledirilmiştir. 4. TÜFE VE DOLAR KURU VERİSİ İLE BİR UYGULAMA Bölüm 3 te alatıla yötem, TCMB i web siteside yayıladığı 005 Ocak - 04 Aralık tarihleri arasıda 0 ay boyuca her ay soua ait dolar alış fiyatları ile ayı döem içi TÜİK i web siteside yayıladığı, yie 0 ay boyuca aylık tüketici fiyatlarıı o iki aylık ortalamalara göre değişimi (TÜFE) verileri kullaılarak uygulamıştır. Elde edile souçlar yorumlamıştır. O iki aylık ortalamalara göre değişim cari aya ait edeks değeri dahil, geriye döük aya ait edeksleri ortalamasıı bir öceki aylık edeksler ortalamasıa oralamasıyla bulumaktadır (Fiyat Edeksleri ve Eflasyo, TÜİK). TÜFE ve dolar kuru arasıdaki bağımlılık yapısıı Archimedea kapula foksiyoları ola Gumbel, Clayto ve Frak kapula foksiyolarıda biriyle modelleebileceği varsayılmıştır. Verideki bağımlılığı modelleyecek ola uygu kapula foksiyou parametrik olmaya tahmii içi Geest ve Rivest (993) te öerile yötem kullaılmıştır. Bu amaçla ilk olarak, aday kapula foksiyolarıa ait kapula parametrelerii tahmileri elde edilmiştir. Bu tahmiler, Tablo ile özetlee Kedall ı tau katsayısı ve kapula parametresi arasıdaki ilişki yardımıyla elde edilmiştir. Souçlar, Gumbel( ˆGumbel gösterilmiş ve Tablo ile özetlemiştir. Tablo : Birliktelik Parametresii Tahmileri ), Clayto( ˆClayto ) ve Frak( ˆFrak ) olarak Gumbel Kapula Clayto Kapula Frak Kapula ˆ Gumbel 00 θclayto θ ˆ 98 θˆ Frak 398 Soraki aşamada () ile gösterile K( z) foksiyouu parametrik olmaya tahmii, K ( ) z, i ve ii ile alatıldığı gibi bulumuştur. z ler burada sözde (pseudo) gözlemleri ifade etmektedir ve i ile gösterildiği şekilde bulumuştur. Bölüm 3 te alatıldığı ve () ile gösterildiği üzere, K( z) foksiyou, iki boyutlu Archimedea kapula foksiyou dağılım foksiyoudur. Burada amaçlaa, bu foksiyou tahmiii ampirik olarak elde etmek ve aday kapulaları dağılım foksiyoları tahmileri ile karşılaştırmaktır. Aday kapulalar içi dağılım foksiyoları K () tahmileri, Gumbel ( Gumbel z K () ), Clayto ( Clayto z K () ), Frak ( Frak z ), () ile gösterile ilişki yardımıyla elde edilmiştir. K () So olarak, aday kapulalar içi bulua, Gumbel z KClayto, () z K () ve Frak z K değerleri, amprik ( ) z değeri ile karşılaştırılmıştır. Burada aday kapulaları dağılım foksiyoları ile ampirik dağılım arasıdaki uzaklık (3) kullaılarak elde edilmiştir. Elde edile

Bakacılık ve Sigortacılık Araştırmaları Dergisi Cilt:, Sayı:7-8, Kasım 05 60 ˆ 00 bu uzaklıklar Tablo3 ile verilmiştir. Amprik dağılım ile aday kapulalar arasıda, Gumbel parametresiyle Gumbel kapula fokiyou arasıdaki uzaklığı miumum olduğu görülmüştür. Tablo 3: Karşılaştırma Souçları Aday Kapulalar K ( z) K ( ) z Clayto Kapula 0.004 Gumbel Kapula 0.00 Frak Kapula 0.009 Gumbel kapula ile modellee bu veri içi sağ kuyruk bağımlılığı daha güçlüdür. Yai, tüketici fiyatlarıı o iki aylık ortalamalara göre değişimi ile dolar kuru arasıdaki bağımlılık yapısıı Gumbel kapula ile modellemesi, bu iki değişkei birlikte artmaya daha eğilimli olduğuu göstermektedir. TARTIŞMA VE SONUÇ Bu çalışmada, gözlemler arasıdaki bağımlılık yapısıı ortaya koyabilecek bir araç olarak, özellikle fias alaıda çok yaygı olarak kullaıla kapula foksiyolarıda yararlaılmıştır. Kapula literatürüde matematiksel özellikleri edeiyle öemli bir yere sahip ola Archimedea kapula foksiyoları ile çalışılmıştır. İki boyutlu kapula teorisii çok boyutlu kapula teorisie geişletilmeside çözülmemiş bir takım problemler olduğuda çalışmada sadece iki boyutlu Archimedea kapula foksiyoları ile çalışma yürütülmüştür. İki boyutlu Archimedea kapula foksiyolarıı parametrik olmaya tahmii içi Geest ve Rivest (993) i öerdiği yötem temel alımıştır. Birliktelik parametresii tahmii içi, mometler yötemie dayaa ve Kedall ı ilişki katsayısı kullaılarak elde edile tahmi ediciler kullaılmıştır. Kapula parametresi farklı yötemlerle tahmi edilerek yötemi uygulaması başka bir çalışmaya bırakılmıştır. Tüketici fiyatlarıı o iki aylık ortalamalara göre değişimi ile dolar kuru arasıdaki bağımlılık yapısıı Archimedea kapula aileside, Clayto, Gumbel ve Frak kapulalarıda biriyle modelleebileceği varsayılmış ve bu aday kapulalar içide değişkeler arasıdaki bağımlılık yapısıa e yakı modeli Gumbel kapula ile modelleebileceği bulumuştur. Değişkeleri Gumbel kapula ile modelleebilir olması, iki değişkei birlikte artmaya daha eğilimli olduğu göstermiştir. Çalışmaı, başka aday kapulalar da göz öüe alıarak geişletilebileceği açıktır. Bezer şekilde, aday kapula foksiyoları arasıda e uygu kapula foksiyou seçimi içi farklı seçim kriterlerii kullaılması ile de çalışma geliştirilebilir. Çalışmada, sadece üç aday kapula ile çalışılması, verii Archimdea kapula foksiyolarıyla modelleebileceğii varsayılması bu çalışmaı öemli bir kısıtıdır. Çalışmada, söz kousu üç aday kapula arasıda bağımlılık yapısı e yakı modelleye kapula foksiyou seçilmiştir. Bu durumda, bağımlılığı modelleyecek daha iyi modelleri buluabileceği göz ardı edilmemelidir. Söz kousu varsayımı ortada kaldırılması ve aday kapula sayısıı arttırılmasıyla çalışmaı daha gelişeceği göz öüe alımalıdır.

6 Bakacılık ve Sigortacılık Araştırmaları Dergisi Cilt:, Sayı:7-8, Kasım 05 Kayakça Clayto, D.G. (978), A model for associatio i bivariate life tables ad its applicatio i epidemiological studies of familial tedecy i chroic disease icideice, Biometrika, 65:4-5. Geest, C., Mackay, J. (986b), The Joy of Copulas: Bivariate Distributios with Uiform Margials, The America Statisticia, 40, 80 83. Geest, C. (987), Frak s family of bivariate distributios, Biometrika, 74:549-555. Geest, C., Rivest, L.P. (989), A characterizatio of Gumbel s family of extreme value distributios, Statist Probab Lett, 8:07-. Geest, C.,Rivest L.P. (993), Statistical iferece procedures for bivariate archimedea copulas, Joural of The America Statistical Associatio Theory ad Methods (88), No: 43. Geest, C., Favre, A.C. (007), Everythig You Always Wated to Kow about Copula but Were Afraid to Ask, Joural of Hydrological Egieerig, Vol:, No:4, 347-368. Fiyat Edeksleri ve Eflasyo, Sorularla Resmi İstatistikler Dizisi-3, TÜİK Frak, M.J (979), O the simultaeous associativity of F(x,y) ad x+y-f(x,y), Aequ. Math, 9 (-3), 94-6. Frees, W.E., Valdez A.E. (997), Uderstadig relatioships usig copulas. 3d. Actuarial Research Coferece, 6-8 August at Uiversity of Calgary, Albert,Caada. Gumbel, E.J. (960), Distributios des valeurs extremes e plusiers dimesios, Publ Ist. Statist Uiv. Paris, 9:7-73. Hougaard, P. (986), A class of multivariate failure time distributios, Biometrika, 73:67-678. Joe H (997). Multivariate Models ad Depedece Cocepts. (Chapma & Hall Ltd.) Kimeldorf, G., Sampso, A. (975b), Uiform represetatios of bivariate distributios. Commuicatios i Statistics, 4, 67 67 (975b) Kolev, N., dos Ajos, U., Medes, B. (006),Copulas: a review ad recet developmets. Stoch.Models (4), 67 660 Melchiori R. M. (003),Which archimedea aopula is the right oe? YieldCurve.com (e- Joural) Naifar N. (0). Modellig depedece structure with archimedea copulas ad applicatios itraxx CDS idex. Joural of Computatioal ad Applied Mathematics, (35); 459-466. Nelse, R.B. 986. Properties of a oe-parameter family of bivariate distributios with specified margials, Commuicatios i Statistics Theory ad Methods, 5, 377 85. Nelse, R., (999), A Itroductio to Copulas, NewYork,Spriger. Schweizer, B., Sklar, A. (983), Probabilistic Metric Spaces, New York,North- Hollad, Schweizer, B. (99), Thirty years of copulas, pp.3-50 i: G. Dall Aglio, S.Katz ad G. Salietti, eds. Advaces i probability distributios with give margials Math. Appl., vol. 67,pp. 3 50. Kluwer Acad. Publ., Dordrecht Sklar, A. (959), Foctios de repartitio a dimesios et leurs marges, Publicatiosdel Istitut de Statistique de luiversite de Paris,8, 9-3.

Bakacılık ve Sigortacılık Araştırmaları Dergisi Cilt:, Sayı:7-8, Kasım 05 6 Sklar, A. (973), Radom Variables, Joit Distributio Fuctios ad Copulas., Kyberetika, 9:449 460. Ç. Topçu Gülöksüz Yrd. Doç. Dr., Bartı Üiversitesi, Fe Fakültesi, İstatistik Bölümü, Uygulamalı İstatistik A.B.D. E-posta: topcucigdem@gmail.com Yazı Bilgisi: Alıdığı tarih: 3 Ekim 05. Yayıa kabul edildiği tarih: 4 Kasım 05. E-yayı tarihi: 5 Kasım 05. Yazıcı çıktı sayfa sayısı: 0. Kayak sayısı:. Hakemler: Öğr. Gör. Dr. Peli Toktaş (Başket Üiversitesi - Akara) Yrd. Doç. Dr. Aslıha Alha (Ufuk Üiversitesi - Akara)