• Buradasın

    Otoregresif koşullu değişen varyans modelleri nelerdir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Otoregresif koşullu değişen varyans (ARCH) modelleri, zaman serisinin oynaklığını modellemek için kullanılan istatistiksel ve ekonometrik modellerdir 12.
    Başlıca ARCH modelleri şunlardır:
    1. ARCH(p) Modeli: Varyansın geçmişe bağlı olduğu ve gecikmeli öngörü hatalarının karelerinin bir fonksiyonu olarak değiştiği model 12.
    2. GARCH(p,q) Modeli: ARCH modelinin genelleştirilmiş hali olup, hem daha uzun bir hafızaya hem de daha esnek bir gecikme yapısına izin verir 12.
    Diğer ARCH modelleri arasında EGARCH, TARCH ve IGARCH gibi asimetrik modeller de bulunmaktadır 3.
    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

    Varyans nedir?

    Varyans, olasılık kuramı ve istatistik bilim dallarında, bir rassal değişken, bir olasılık dağılımı veya örneklem için istatistiksel yayılımın bir ölçüsüdür. Daha basit bir ifadeyle, varyans verilerin ortalama değerden ne kadar saptığını gösterir. Varyansı hesaplamak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Verilerin ortalamasını hesaplamak. 2. Her veri parçasını ortalamadan çıkarmak. 3. Her farkın karesini almak. 4. Tüm kareleri toplayıp veri miktarına bölmek.
    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

    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

    Varyasyon ne anlama gelir?

    Varyasyon kelimesi, çeşitlilik ve farklılık anlamına gelir. Farklı alanlarda varyasyon şu anlamlara da gelebilir: Biyoloji: Bir tür içindeki bireyler arasındaki genetik farklılıkları ifade eder. Dil: Aynı dilin farklı konuşma toplulukları veya bölgeleri arasındaki dil farklılıklarını tanımlar. Kültür: Farklı kültürler veya topluluklar arasındaki geleneksel, davranışsal ve sosyal farklılıkları ifade eder. Çevre: Çevresel faktörlerin bir nesnenin özelliklerini nasıl etkilediğini ifade eder. Üretim: Ürünlerin istenen özelliklerden sapmasını ifade eder.
    5 kaynak

    Varyans hatası nasıl düzeltilir?

    Varyans hatasını düzeltmek için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: 1. Modelin karmaşıklığını azaltmak: Bu, yanlılığı artırır ancak varyansı azaltır. 2. Ağırlıklandırılmış en küçük kareler (EKK) yöntemi: Varyansın kaynağı biliniyorsa bu yöntem uygulanır. 3. White düzeltmesi: Tutarlı White düzeltmesi, değişen varyans durumunda kullanılır. 4. Değişkenlerin dönüştürülmesi: Artık grafiğine bağlı olarak, bağımsız değişkenin karesi gibi dönüşümler yapılabilir. 5. Çoklu özellik-çoklu metod matrisi tekniği: Araştırma modellerinde değişkenlerin ortak varyansını kontrol etmek için kullanılır. Bu yöntemler, modelin daha istikrarlı ve güvenilir sonuçlar vermesini sağlar.
    5 kaynak

    Regresyon modeli nasıl yorumlanır?

    Regresyon modeli yorumlanırken aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Regresyon Katsayılarının İncelenmesi: Modeldeki regresyon katsayıları, bağımlı değişkenin bağımsız değişkenlerle olan ilişkisini açıklar. 2. Modelin Doğruluğunun Test Edilmesi: Oluşturulan modelin doğruluğu ve güvenilirliği test edilir, bu, modelin tahmin yeteneğini değerlendirmek için yapılır. 3. Sonuçların Bağlamına Uygun Yorumlanması: Elde edilen denklemler ve istatistiksel bulgular, iş veya araştırma bağlamına uygun şekilde yorumlanır. Yaygın regresyon modelleri ve yorumlama örnekleri: - Doğrusal Regresyon: Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi bir doğru ile ifade eder, basit doğrusal ilişkileri analiz etmek için kullanılır. - Lojistik Regresyon: Bağımlı değişkenin kategorik olduğu durumlarda kullanılır, evet/hayır gibi iki kategorili sonuçları modellemek için idealdir. - Kademeli Regresyon: Modelde yer alacak bağımsız değişkenlerin seçimi için bir adım adım ilerleme süreci kullanır.
    5 kaynak

    Regresyon modeli ne zaman kullanılır?

    Regresyon modeli, aşağıdaki durumlarda kullanılır: 1. Tahmin: Gelecekteki olayları veya sonuçları tahmin etmek için. 2. Korelasyon Analizi: Değişkenler arasındaki ilişkiyi değerlendirmek. 3. Neden-Sonuç İlişkilerini Belirleme: Hangi değişkenlerin belirli sonuçlar üzerinde etkili olduğunu ortaya koymak. 4. Optimizasyon: Optimum kararlar almak için kullanılır. Regresyon modeli, finans, ekonomi, sağlık, pazarlama ve mühendislik gibi birçok sektörde geniş bir kullanım alanına sahiptir.
    5 kaynak