NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
EŞANLI DENKLEMLİ MODELLERİN ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ I: MATRİSSİZ ÇÖZÜM:
Advertisements

Koentegrasyon Bir çok makro iktisadi zaman serisi stokastik ya da deterministik trend içermektedir. Bu tür serileri, durağanlığı sağlanıncaya kadar farkını.
Diferansiyel Denklemler
DENKLEMLER. DENKLEMLER ÜNİTE BAŞLIĞI X kimdir neye denir,neden gereksinim duyulmuştur.Bilinmeyeni denklem kurmada kullanırız.Bilinmeyen problemlerde.
PİYASA İÇİN EKONOMETRİ: Vadeli İşlemler Piyasası Uygulaması
GÖRÜNÜRDE İLİŞKİSİZ REGRESYON MODELLERİ
Farklı Varyans Var(u i |X i ) = Var(u i ) = E(u i 2 ) =  2  Eşit Varyans Y X.
EŞANLI DENKLEMLİ MODELLER. Eşanlı denklem sisteminde, Y den X e ve X den Y ye karşılıklı iki yönlü etki vardır. Y ile X arasındaki karşılıklı ilişki nedeniyle.
DOĞRUSAL OLMAYAN REGRESYON MODELLERİ…
Diferansiyel Denklemler
Otokorelasyon ut = r ut-1 + et -1 < r < +1 Yt = a + bXt + ut 
OTOKORELASYON.
Otokorelasyon Y t =  +  X t + u t  u t =  u t-1 +  t -1 <  < +1 Birinci dereceden Otokorelasyon Cov (u t,u s )  0  Birinci Dereceden Otoregressif.
OTOKORELASYON.
20.Gün MATEMATİK 1.KİTAP RASYONEL DENKLEMLER -II ANTRENMANLARLA
İNÖNÜ ÜNİVERSİTESİ İKTİSADİ ve İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ EKONOMETRİ
ÖNGÖRÜMLEME (Forecasting)
CEBİR CEBİRSEL İFADELER Cebirsel ifadelerde toplama ve çıkarma işlemi
…ÇOKLU REGRESYON MODELİ…
Farklı Varyans Var(u i |X i ) = Var(u i ) = E(u i 2 ) =  2  Eşit Varyans Y X 1.
Diferansiyel Denklemler
OTOKORELASYON.
OLASILIK ve İSTATİSTİK
Türkiye’de Okun yasasının Geçerliliğinin İncelenmesi: Ekonometrik Bir Analiz Adnan Menderes Üniversitesi Betül Ünal Doç. Dr. Mehmet Mercan.
EŞANLI DENKLEMLİ MODELLER
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
TARIM EKONOMİSİ İSTATİSTİĞİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
Farklı Varyans Var(ui|Xi) = Var(ui) = E(ui2) = s2  Eşit Varyans Y X.
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
Dağıtılmış Gecikme Modeli
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
Sunum transkripti:

NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ Ekonometrı I Otokorelasyonun duzeltılmesı NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ © İktisadi, İdari ve Sosyal Bilimler Fakültesi iisbf.nisantasi.edu.tr

Otokorelasyon düzeltme yontemlerı Bu derste otokorelasyonun düzeltilmesi için Birinci Farklar Yöntemi , Durbin Watson d istatistiği , Berenblutt webb sınaması, Genelleştirilmiş Farklar denklemi gibi yöntemler sözkonusu ele alınacaktır. İLK FARKLAR DENKLEMİ GENELLEŞTİRİLMİŞ FARKLAR YÖNTEMİ BERENBLUT WEBB SINAMASI DURBİN’İN İKİ AŞAMALI YÖNTEMİ COCHRANE –ORCUTT YÖNTEMİ NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ ©

Otokorelasyon katsayısının bılınmesı ya da bılınmemesı durumları I. r nin bilinmesi halinde otokorelasyonun önlenmesi yöntemi (GEKKY) II. r nin bilinmemesi halinde otokorelasyonun önlenmesi yöntemi (GEKKY) I.p nin Bilinmesi Halinde Otokorelasyonun Önlenmesi Yöntemi (GEKKY) NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ ©

r nin Bilinmesi Halinde Otokorelasyonun Önlenmesi Yöntemi (GEKKY) Genelleştirilmiş Fark Denklemi NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ ©

NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ © II. Ρ nin Bilinmemesi Halinde Otokorelasyonun Önlenmesi Yöntemi (GEKKY) Birinci Dereceden Farklar Yöntemi Durbin-Watson d istatistiği Yöntemi Theil –Nagar Yöntemi Tekrarlı İki Aşamalı Cochrane – Orcut Yöntemi Tekrarlı Cochrane – Orcut Yöntemi Hildreth – Lu Yöntemi NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ ©

14.Hafta :otokorealsyonun düzeltilmesi Bu derste otokorelasyonun düzeltilmesi için Birinci Farklar Yöntemi , Durbin Watson d istatistiği , Berenblutt webb sınaması, Genelleştirilmiş Farklar denklemi gibi yöntemler sözkonusu ele alınacaktır. İLK FARKLAR DENKLEMİ GENELLEŞTİRİLMİŞ FARKLAR YÖNTEMİ BERENBLUT WEBB SINAMASI DURBİN’İN İKİ AŞAMALI YÖNTEMİ COCHRANE –ORCUTT YÖNTEMİ NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ ©

1.Birinci Dereceden Farklar Yöntemi Birinci dereceden faklar yönteminde; genelleştirilmiş fark denkleminde r=1 alınarak yani pozitif otokorelasyon olduğu kabul edilerek şu denklem tahminlenir: Birinci Dereceli Fark Denklemi NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ ©

NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ © 3.Theil – Nagar Yöntemi n = Toplam Gözlem Sayısı (Örnek Hacmi) d = DW İstatistiği Değeri k = Tahmin Edilen Katsayı Sayısı NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ ©

Ikı aşamalı cochrane orcut yontemı 1.Aşama: (1) nolu denklem EKKY ile tahminlenip ut örnek hata terimleri hesaplanır ve p değeri tahminlenir: NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ ©

Cochrane orcutt yontemı 2.Aşama: r değeri Genelleştirilmiş fark denkleminde yerine konur. NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ ©

NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ © 6.Hildreth – Lu Yöntemi Bu yöntemde r’ ye ± 1 arasında değerler verilerek en uygun r değeri seçilmeye çalışılır. r’nin belirlenmesinde genelleştirilmiş fark denklemi kullanılır ve bu denklemin hata kareleri toplamını minimum yapan r değeri en uygun “r” değeri olarak seçilir. NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ ©

NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ © kaynaklar Kaynaklar: Prof Dr. Selahattin Güriş ,Prof Dr.Ebru Çağlayan ‘Temel Ekonometri’ kitabı Prof Dr.Recep Tarı ‘Ekonometri’ Prof.Dr.Selahattin Güriş ,Prof Dr. Ebru Çağlayan ‘Ewievs ile Temel Ekonometri’ kitapları kaynak olarak derste işlenmektedir. NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ ©