Tez detayları

Görünüşte ilişkisiz regresyon modellerinde parametre tahmin yöntemleri = Parameter estimation methods in seemingly unrelated regressions

Yazarlar:

Erdugan, Funda

Yayıncı:

Çukurova Üniversitesi

Ana Başlıklar:

Matematik

Belge Tipi:

Tezler

Program Tipi:

Doktora (Phd)

Yayın Tarihi:

12/2011

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000242451

Anahtar sözcükler:

İstatistik

Özet

If the disturbance term of a regression equation is correlated with the disturbance terms of other regression equations in the same time point in an equation system with M multiple regression equations, this model is called seemingly unrelated regression (SUR) model. In this thesis study SUR model and its properties is defined and specifically M=2 case is analyzed. If explanatory variables of different equations in SUR model have multiple collinearity problem some alternative and efficient estimation methods are surveyed as an alternative to the OLS estimation method. These methods are also compared using mean squared error (MSE) criterion. For unknown variance-covariance matrix cases, feasible estimators and their properties are examined. Finally maximum entropy estimation, additivity property of disturbance terms in model and statement of the model with nonlinear functions are discussed.

M sayıda çoklu regresyon denkleminden oluşan bir denklem sisteminde, bir regresyon denklemine ilişkin hata terimi aynı zaman noktası için diğer regresyon denklemlerinin hata terimleri ile ilişkili ise model ?Görünüşte İlişkisiz Regresyon (SUR)? model olarak adlandırılmaktadır. Bu tez çalışmasında ise, öncelikle model ve özellikleri tanıtılmış, daha sonra özel olarak denklem sayısının iki alınması durumu incelenmiştir. SUR model için farklı denklemlerdeki açıklayıcı değişkenler arasında çoklu bağlantı probleminin var olması durumunda, en küçük kareler yöntemine alternatif daha etkin parametre tahmin yöntemleri araştırılmış ve hata kareler ortalaması ölçütüne göre karşılaştırmalar yapılmıştır. Modelin varyans-kovaryans matrisinin bilinmemesi durumunda uygulanabilir tahmin ediciler ve özellikleri incelenmiş ve son olarak maksimum entropy tahmini, modeldeki hata terimlerinin toplanabilirlik özelliklerini göstermesi ve modelin lineer olmayan bir fonksiyonla ifadesi durumu ele alınmıştır.

Tez detayları

Görünüşte ilişkisiz regresyon modellerinde parametre tahmin yöntemleri = Parameter estimation methods in seemingly unrelated regressions

Yazarlar: Erdugan, Funda

Yayıncı: Çukurova Üniversitesi

Ana Başlıklar: Matematik

Belge Tipi: Tezler

Program Tipi: Doktora (Phd)

Yayın Tarihi: 12/2011

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000242451