M-Regresyon ve İMKB100 indeksi üzerinde bir uygulama denemesi

Sadeleştirilmiş öğe sayfası
dc.contributor.advisorAslanargun, Atilla
dc.contributor.authorBekki, Alper
dc.contributor.departmentFen Bilimleri Enstitüsüen_US
dc.date.accessioned2025-12-03T00:46:07Z
dc.date.issued2001
dc.descriptionTez (yüksek lisans) - Anadolu Üniversitesien_US
dc.descriptionAnadolu Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstatistik Anabilim Dalıen_US
dc.descriptionKayıt no: 156136en_US
dc.description.abstractRegresyon 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.en_US
dc.identifier.startpage[VII], 58 y. : resim.en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11421/26956
dc.language.isoturen_US
dc.publisherAnadolu Üniversitesien_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectRegresyon analizien_US
dc.subjectRobust istatistiken_US
dc.titleM-Regresyon ve İMKB100 indeksi üzerinde bir uygulama denemesien_US
dc.typemasterThesisen_US

Dosyalar

Orijinal seri

Şimdi gösteriliyor 1 - 1 / 1
Thumbnail Image
Ad:
156136.pdf
Boyut:
2.91 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Açıklama
Tam Metin/Full Text
İndir

Koleksiyonlar

Theses