• Buradasın

    Otoregresif koşullu değişen varyans modelleri nelerdir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Otoregresif koşullu değişen varyans (ARCH) modelleri, hata terimi varyansının geçmiş dönemlerdeki hata terimlerinin varyansına bağlı olarak değiştiği modellerdir 124.
    Bazı ARCH modelleri:
    • GARCH (Genelleştirilmiş Otoregresif Koşullu Değişen Varyans) 125. Bollerslev tarafından geliştirilen bu model, hem daha fazla geçmiş bilgiye dayanan hem de daha esnek bir gecikme yapısına sahiptir 5.
    • ARCH-M (Ortalamada Otoregresif Koşullu Değişen Varyans) 45. Koşullu varyansın ortalama denklemine açıklayıcı bir değişken olarak dahil edilmesiyle oluşturulmuştur 4.
    • EGARCH (Üssel GARCH) 45. Nelson tarafından geliştirilen bu model, koşullu varyansın maruz kalınan şokun büyüklüğüne ve işaretine bağlı olduğunu varsayar 4.
    • GJR-GARCH (Glosten, Jagannathan ve Runkle) 2.
    • TARCH (Eşik ARCH) 25. Zakoian tarafından geliştirilmiştir 4.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. ozguryayinlari.com
        1
      2. avys.omu.edu.tr
        2
      3. nek.istanbul.edu.tr
        3
      4. prezi.com
        4
      5. researchgate.net
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Regresyon modeli nasıl yorumlanır?

    Regresyon modelinin yorumlanması için aşağıdaki unsurlar dikkate alınmalıdır: F-Değeri: Anket modelinin istatistiksel anlamlılığını ölçer. R-Kare (R²): Bağımsız değişkenin, bağımlı değişkendeki hareketleri ne kadar açıkladığını gösterir. P-Değeri: Bağımsız değişkenin etkisinin istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını gösterir. Katsayılar: Diğer bağımsız değişkenlerin etkisi sabit tutulduğunda, her bir bağımsız değişkenin bağımlı değişkeni ne kadar etkilediğini gösterir. Regresyon modelinin doğru yorumlanması için bir uzmana danışılması önerilir.
    5 kaynak

    Varyans hatası nasıl düzeltilir?

    Varyans hatasını düzeltmek için kullanılabilecek bazı yöntemler: Ağırlıklı en küçük kareler yöntemi: Bu yöntemde gözlemlere, en küçük kareler tekniğinde olduğu gibi sabit ağırlıklar yerine farklı ağırlıklar atanır. Verinin logaritmik dönüşümü: Birçok veri seti için değişen varyans problemini ortadan kaldırabilir. Genelleştirilmiş EKK (GEKK) yöntemi: Hata terimi varyans-kovaryans matrisinin bilinmesini gerektirir. Goldfeld-Quandt testi: Hata terimi varyansındaki değişikliklerin açıklayıcı değişkenlerle ilişkili olduğu durumlarda uygulanabilir. Değişen varyans sorununun formu bilinmediğinde veya tahmin edilemediğinde White standart hatalar kullanılabilir. Yöntem seçimi, sorunun şekline ve kullanılan modele bağlı olarak değişiklik gösterebilir.
    5 kaynak

    Regresyon modeli ne zaman kullanılır?

    Regresyon modeli, iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi ölçmek ve bu ilişki üzerinden geleceğe dönük tahminler yapmak için kullanılır. Regresyon modelinin kullanıldığı bazı durumlar: Finans ve yatırım. Pazarlama. Sağlık. Ekonomi. Talep analizi. Regresyon modelinin kullanımı, analiz yapılacak alana ve sorunun niteliğine bağlı olarak değişebilir.
    5 kaynak

    Varyans nedir?

    Varyans, bir veri setindeki değerlerin aritmetik ortalamadan ortalama olarak ne kadar uzaklaştığını ifade eden bir merkezi dağılım ölçüsüdür. Varyans, verilerin ne kadar birbirinden uzak ve dağınık olduklarını ölçer. Varyans hesaplanırken şu adımlar izlenir: 1. Ortalama bulunur. 2. Tüm verilerin ortalama ile olan farklarının kareleri alınır. 3. Farkların kareleri toplanır. 4. Toplanan kareler, ana kütle ya da örneklem olup olmamasına göre eleman sayısına veya eleman sayısının bir eksiğine bölünür. Varyansın bazı özellikleri şunlardır: Büyüklüğü: Varyansın büyük olması, verilerin ortalamadan uzaklaştığını, küçük olması ise verilerin ortalamaya yakın olduğunu gösterir. Eşit veri değerleri: Tüm veri değerleri aynıysa varyans sıfır olur. Standart sapmanın temeli: Varyans, standart sapma hesaplamasında kullanılan bir ara değerdir.
    5 kaynak

    Zaman serisi ve regresyon analizi arasındaki fark nedir?

    Zaman serisi analizi ve regresyon analizi veri analizi için kullanılan istatistiksel tekniklerdir, ancak farklı amaçlara ve veri türlerine sahiptirler. Zaman serisi analizi, belirli aralıklarla toplanan bir dizi verinin zaman içindeki değişimini inceler. Regresyon analizi ise bir bağımlı değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi tahmin etmek veya açıklamak için kullanılır.
    5 kaynak

    İstatistiksel varyans prosedürü nedir?

    İstatistiksel varyans prosedürü, varyans analizi (ANOVA) olarak adlandırılır ve farklı gruplar arasındaki ortalamaların anlamlı farklarının olup olmadığını belirlemek için kullanılan bir tekniktir. ANOVA prosedürü şu adımları içerir: 1. Hipotezlerin Belirlenmesi: Analizin temeli olan hipotezlerin oluşturulması. 2. Veri Toplama ve Hazırlama: Uygun verilerin toplanması ve analiz için hazırlanması. 3. Uygun Analiz Modelinin Seçilmesi: Tek yönlü veya çift yönlü ANOVA gibi uygun analiz modelinin seçilmesi. 4. Sonuçların Yorumlanması: Elde edilen sonuçların değerlendirilmesi ve yorumlanması. ANOVA, t-testinin 3 veya daha fazla gruba genişletilmiş hali olarak da düşünülebilir.
    5 kaynak