• Buradasın

    Otoregresif koşullu değişen varyans modelleri nelerdir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    A Turkish professor in a sunlit university lecture hall gestures toward a whiteboard covered with abstract financial volatility graphs, while attentive students in casual yet neat clothing take notes.
    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

    Zaman serisi ve regresyon analizi arasındaki fark nedir?

    Zaman serisi analizi ve regresyon analizi arasındaki temel farklar şunlardır: Veri Kaynağı: Zaman serisi analizi, belirli aralıklarla toplanan verileri incelerken, regresyon analizi bir bağımlı değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi tahmin eder veya açıklar. Amaç: Zaman serisi analizi, zaman içindeki eğilimleri ve değişiklikleri ortaya çıkarmak için kullanılırken, regresyon analizi değişkenler arasındaki ilişkileri belirlemek için kullanılır. Uygulama Alanı: Zaman serisi verileri genellikle ekonomi, hava tahminleri ve pazarlama gibi alanlarda kullanılırken, regresyon verileri pazarlama, finans ve sağlık hizmetleri gibi alanlarda yaygın olarak kullanılır.
    5 kaynak

    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

    İstatistiksel varyans prosedürü nedir?

    İstatistiksel varyans prosedürü, varyans analizi (ANOVA) olarak adlandırılır ve grup ortalamaları arasındaki farklılıkları analiz etmek için kullanılan temel bir istatistiksel yöntemdir. ANOVA'nın temel amacı: Üç veya daha fazla grubun ortalamalarını karşılaştırmak. Önemli farklılıkları belirlemek. Grup içi ve gruplar arası değişkenlik hakkında bilgi sağlamak. ANOVA türleri: Tek yönlü ANOVA: Tek bir bağımsız değişkenin etkisini test eder. İki yönlü ANOVA: İki bağımsız değişkenin etkisini ve aralarındaki etkileşimi analiz eder. ANOVA'nın varsayımları: Verilerin normal dağılım göstermesi. Gruplar arasındaki varyansların homojen olması. Gözlemlerin birbirinden bağımsız olması. ANOVA prosedürü: 1. Verilerin hazırlanması. 2. Uygun analiz modelinin seçilmesi. 3. Sonuçların yorumlanması.
    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

    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