Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

 GEKKY,  Fonksiyonel Biçimin Değiştirilmesi,  Genel Dinamik Yapı Tanımlanması,  Birinci dereceden Farkların Alınması,  Cochrane-Orcut Yöntemi, 

Benzer bir sunumlar


... konulu sunumlar: " GEKKY,  Fonksiyonel Biçimin Değiştirilmesi,  Genel Dinamik Yapı Tanımlanması,  Birinci dereceden Farkların Alınması,  Cochrane-Orcut Yöntemi, "— Sunum transkripti:

1

2  GEKKY,  Fonksiyonel Biçimin Değiştirilmesi,  Genel Dinamik Yapı Tanımlanması,  Birinci dereceden Farkların Alınması,  Cochrane-Orcut Yöntemi,  Hildreth – Lu Yöntemi 1

3 ► p nin bilinmesi halinde otokorelasyonun önlenmesi yöntemi (GEKKY) ► p nin bilinmemesi halinde otokorelasyonun önlenmesi yöntemi (GEKKY) 2

4 p nin Bilinmesi Halinde Otokorelasyonun Önlenmesi Yöntemi (GEKKY) Denkleminin GEKK Çözümü 3

5 p nin Bilinmesi Halinde Otokorelasyonun Önlenmesi Yöntemi (GEKKY) Genelleştirilmiş Fark Denklemi 4

6 p nin Bilinmemesi Halinde Otokorelasyonun Önlenmesi Yöntemi (GEKKY)  Birinci Dereceden Farklar Yöntemi  Durbin-Watson d istatistiği Yöntemi  Theil –Nagar Yöntemi  Tekrarlı Cochrane – Orcut Yöntemi  Tekrarlı İki Aşamalı Cochrane – Orcut Yöntemi  Hildreth – Lu Yöntemi 5

7 Birinci Dereceden Farklar Yöntemi Birinci dereceden faklar yönteminde; genelleştirilmiş fark denkleminde p = 1 alınarak yani pozitif otokorelasyon olduğu kabul edilerek şu denklem tahminlenir: Birinci Dereceli Fark Denklemi 6

8 SATIŞLARKARLAR SATIŞ(-1)KAR(-1) KAR - KAR(-1)SATIŞ - SATIŞ(-1) UYGULAMA: yılları için Satış ve Kar verileri (Ramanathan Data 9.4) 7

9 Dependent Variable: Kar Sample: Included observations: 21 VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C Satış R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) Data 9-4: Kar= b 1 + b 2 Satış 8

10 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic Probability Obs*R-squared Probability Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C Satış RESID(-1) R-squared Mean dependent var1.45E-1 Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) Otokorelasyon Testi: 9

11 (Kar t – Kar t-1 ) = b 1 + b 2 (Satış t – Satış t-1 ) + v t Dependent Variable: (Kar t – Kar t-1 ) Method: Least Squares Sample(adjusted): Included observations: 20 after adjusting endpoints Variable CoefficientStd. Errort-StatisticProb. (Satış t – Satış t-1 ) R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood Durbin-Watson stat Birinci Farklar Yöntemi kullanılarak otokorelasyonun önlenmesi 10

12 Birinci Farklar Yöntemi kullanılarak otokorelasyonun önlenmesi Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic Probability Obs*R-squared Probability Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. D(SALES) RESID(-1) R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)

13 Durbin-Watson d istatistiği Yöntemi 12

14 13 Uygulama: Dependent Variable: Kar Sample: Included observations: 21 VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C Satış R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) Data 9-4: Kar= b 1 + b 2 Satış

15 14 Dependent Variable: (Kar t – pKar t-1 ) Method: Least Squares Sample(adjusted): Included observations: 20 after adjusting endpoints VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C (Satış t – pSatış t-1 ) R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)

16 15 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic Probability Obs*R-squared Probability Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C SALES RESID(-1) R-squared Mean dependent var1.56E-14 Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)

17 16 Theil – Nagar Yöntemi n = Toplam Gözlem Sayısı (Örnek Hacmi) d = DW İstatistiği Değeri k = Tahmin Edilen b Katsayısı Sayısı

18 17 Uygulama: n = 21 d = k = 2

19 18 Tekrarlı İki Aşamalı Cochrane – Orcut Yöntemi 1.Aşama: (1) nolu denklem EKKY ile tahminlenip u t örnek hata terimleri hesanır ve p değeri tahminlenir: 2.Aşama: p değeri Genelleştirilmiş fark denkleminde yerine konur.

20 19 Uygulama: SATIŞLARKARLAR ut ut ∑ ut*ut ut

21 20 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic Probability Obs*R-squared Probability Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C (Satış t – pSatış t-1 ) RESID(-1) R-squared Mean dependent var1.49E-14 Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)

22 21 Uygulama 2: 18 Mart 1951 – 11 Temmuz 1953 yılları arasında 4 haftalık periyotlarda dondurma talebi için elde edilen model Dependent Variable: TALEP Method: Least Squares Sample: 1 30 Included observations: 30 VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C FIYAT GELIR SICAKLIK R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)

23 22 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic Probability Obs*R-squared Probability Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C FIYAT GELIR SICAKLIK RESID(-1) R-squared Mean dependent var1.44E-1 Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)

24 23 etet-1et(et-1)et E E E E E E E E E E E E E E E E-054.6E E E E E E E ∑

25 24 Dependent Variable: CO(TALEP) Method: Least Squares Sample(adjusted): 2 30 Included observations: 29 after adjusting endpoints VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C CO(FIYAT) CO(GELIR) CO(SICAKLIK) R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)

26 25 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic Probability Obs*R-squared Probability Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C COFIYAT COGELIR-5.93E COSICAKLIK-3.70E RESID(-1) R-squared Mean dependent var2.30E-17 Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)

27 26 Hildreth – Lu Yöntemi  Bu yöntemde p’ ye ± 1 arasında değerler verilerek en uygun p değeri seçilmeye çalışılır.  p’nin belirlenmesinde genelleştirilmiş fark denklemi kullanılır ve bu denklemin artıkları kareleri toplamını minimum yapan p değeri en uygun ”p” değeri olarak seçilir.

28 27 Uygulama: 18 Mart 1951 – 11 Temmuz 1953 yılları arasında 4 haftalık periyotlarda dondurma talebi için elde edilen modele HL yöntemi uygulanırsa HKT

29 Berenblut Webb Testi  Berenblut - Webb testi ilk farkları alınmış modellerde otokorelasyon olup olmadığının araştırılması için kullanılır.  Otokorelasyon olması durumunda otokorelasyonun düzeltilmesi için kullanılacak yöntemlerden biri de ilk farklar yöntemidir.  İlk farklar yöntemi uygulandıktan sonra oluşacak modellerde sabit terim olmayacağından bu modellerde otokorelasyon testi için Durbin- Watson testi kullanılamayacaktır.

30  TEST AŞAMALARI 1. Adım : 2.Adım: Test istatistiğinin hesaplanması Fark Denkleminin Hataları İlk Denklemin Hataları 3.Adım: Hesaplanan test istatistiği Durbin-Watson tablo değerleri ile karşılaştırılır.

31 UYGULAMA  dönemi için Türkiye’nin GSMH ve ithalat (İT) değerleri aşağıdaki gibidir.

32 31 Bu denklemden elde edilen hata kareler toplamı Bu modele ilk farklar uygulandığında Bu verilerden elde edilen doğrusal model

33 Hata kareler toplamı

34  TEST AŞAMALARI Pozitif Otokorelasyon Bölgesi. Negatif Otokorelasyon Bölgesi  =0 Kararsızlık n= 32 d L = 1.16 k ’ = 1d U = H 0 reddedilir. Pozitif otokorelasyon var.


" GEKKY,  Fonksiyonel Biçimin Değiştirilmesi,  Genel Dinamik Yapı Tanımlanması,  Birinci dereceden Farkların Alınması,  Cochrane-Orcut Yöntemi, " indir ppt

Benzer bir sunumlar


Google Reklamları