BOX-LJUNG ve NONPARAMETRİK REGRESYON YÖNTEMLERİNİN ETKİNLİKLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI: İMKB-100 ENDEKSİNE YÖNELİK BİR UYGULAMA

Authors : Namık Kemal ERDOĞAN, Nevin UZGÖREN

Pages : 1-19

View : 36 | Download : 6

Publication Date : 2011-09-05

Article Type : Research Paper

Abstract :Zaman serisi verilerinin, uygulamalı araştırmalarda çok sık ve yoğun bir şekilde kullanıldığı ve bu verilerin analizine yönelik çeşitli yöntemlerin geliştirildiği bilinmektedir. Tek değişkenli zaman serilerinin analizinde kullanılan en bilinen yöntem, bir zaman serisinin kendi gecikmeli değerleri ve hata terimleri ile modellemesine dayalı Box-Ljung insert ignore into journalissuearticles values(BL); yöntemidir. Tek değişkenli zaman serilerinin analizinde son dönemlerde kullanılan yöntemlerden biri ise, katsayılar yerine belirli bir fonksiyonu temel alan ve kestirimlerin bu fonksiyon üzerinden yapıldığı nonparametrik regresyon yöntemidir. Her iki yöntemin de ortak amacı zaman serilerini modellemek ve bu model yardımı ile öngörüde bulunmaktır. Bu çalışmanın amacı, tek değişkenli zaman serilerinin analizinde kullanılan Box-Ljung insert ignore into journalissuearticles values(BL); yöntemi ile nonparametrik regresyon yöntemlerinin etkinliklerini, İMKB-100 Endeksinin aylık kapanış fiyatlarını temel almak suretiyle uygulamalı olarak karşılaştırmaktır. Bu doğrultuda yapılan analizler sonucunda, çeşitli performans kriterlerine göre yapılan karşılaştırmalarda nonparametrik regresyon yönteminin Box-Ljung insert ignore into journalissuearticles values(BL); yöntemine göre daha etkin sonuçlar verdiği görülmüştür
Keywords : regresyon, nonparametrik regresyon, arima, kernel regresyon

ORIGINAL ARTICLE URL