Görünüşte ilişkisiz regresyon modelleri ve bir uygulama
| dc.contributor.advisor | Genç, Aşır | |
| dc.contributor.author | Sezer, Demet | |
| dc.date.accessioned | 2017-12-20T07:40:59Z | |
| dc.date.available | 2017-12-20T07:40:59Z | |
| dc.date.issued | 2006 | |
| dc.department | Enstitüler, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstatistik Ana Bilim Dalı | en_US |
| dc.description.abstract | Bu tez çalışmasında hata terimleri arasında ilişki olan iki veya daha fazla regresyon denkleminin parametre tahminleri için geliştirilen Görünüşte lişkisiz Regresyon (G R) Yöntemi ele alınmış ve parametre tahminlerinin etkinliği Sıradan En Küçük Kareler (SEKK) Yöntemi ile karşılaştırılmıştır. Bu amaçla, dört bölümden oluşan tez çalışmasının birinci bölümünde SEKK yöntemi, varsayımları ve parametre tahmini ve tahmin edicilerin özellikleri ele alınmıştır. kinci bölümde G R yönteminin temelini oluşturan Genelleştirilmiş En Küçük Kareler (GEKK) yöntemi, varsayımları ve parametre tahmini incelenmiştir. Çalışmanın üçüncü bölümünde ise G R yöntemi, varsayımları, parametre tahminleri ve SEKK yöntemine göre etkinlikteki kazancı ele alınmıştır. Tezin dördüncü bölümü olan uygulama bölümünde ise Türkiye'nin 1960- 2000 yılları arasında seçilmiş ülkelere yaptığı ithalat, SEKK ve G R yöntemleri ile tahmin edilmiş ve hata terimleri arasında ilişki olan denklemler sisteminin parametre tahminlerinin, G R yöntemi ile elde edilmesi sonucunda daha etkin olduğu görülmüştür. | en_US |
| dc.description.abstract | In this thesis study Seemingly Unrelated Regression (SUR) developed for paramater estimators of two or more regression equation(s) having correlated error terms and the efficiency of parameter estimations are compared by using least square method(LSE). The thesis consists of four sections. In the first section least squares method, its assumptions, parameter estimation and the properties of these estimators are investigated . In the second section generalized least square method which is the base of SUR method, its assumptions and parameter estimations are evaluated.In the third section of this thesis study SUR method, its assumptions, parameter estimations and this techniques profit relative to LSE method in efficiency are given. In the fourth section of this thesis an application is done. In application part Turkey?s import amounts to selected countries between 1960-2000 are estimated by LSE and SUR methods. In the equation systems having correlated error terms it is concluded that parameter estimations are more efficient by using SUR method. | en_US |
| dc.identifier.citation | Sezer, D. (2006). Görünüşte ilişkisiz regresyon modelleri ve bir uygulama. Selçuk Üniversitesi, Yayımlanmış yüksek lisans tezi, Konya. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12395/7307 | |
| dc.language.iso | tr | en_US |
| dc.publisher | Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü | en_US |
| dc.relation.publicationcategory | Tez | en_US |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
| dc.selcuk | 20240510_oaig | en_US |
| dc.subject | Regresyon | en_US |
| dc.subject | Regression | en_US |
| dc.subject | En küçük kareler yöntemi | en_US |
| dc.subject | Least squares method | en_US |
| dc.title | Görünüşte ilişkisiz regresyon modelleri ve bir uygulama | en_US |
| dc.title.alternative | Seemingly unrelated regression models and an application | en_US |
| dc.type | Master Thesis | en_US |
