M-Regresyon ve İMKB100 indeksi üzerinde bir uygulama denemesi

Abstract

Regresyon analizinde yaygın kullanıma sahip En Küçük Kareler tekniğinin parametre tahmini için kullanımında kabul edilmesi gereken bazı varsayımlar vardır. Fakat günümüz koşullarında elde edilen veri setleri içinh istatistiksel modelin bu varsayımları sağlanmayabilir. Rassal hatalar anakütlesinin normallik varsayımı geçersiz olduğunda En Küçük Kareler tekniği ile elde edilecek tahminler yanlı sonuçlar verebilir. Bu çalışmada, rassal hatalar anakütlesinin dağılımının normal olmadığı durumlarda alternatif bir teknik olan Huber'in M-Regresyon tekniği için teorik detaylar ve algoritmalar ayrıntılı bir biçimde incelenmiştir. Tezin uygulama aşamasında İMKB100 endeks değerini etkileyen 6 değişken (Mevduat Faiz Oranı, Hazine Bonosu Faiz Oranı, Ortalama Dolar Fiyatı, Külçe Altın Satış Fiyatı, Tüketici Fiyat Endeksi ve M2Y) için Huber'in M-Regresyon tekniği kullanılarak bir regresyon modeli elde edilmiştir.