Uzun Dönem Bağımlı Normal Akgürültü Sürecinde Kesirli Fark Parametresinin Bayes Tahmini

Abstract

Uzun dönem bağımlı zaman serilerinde kesirli fark parametresinin tahmin edilmesi önemli bir sorun olarak düşünülür. Kesirli fark parametesinin tahmin edilmesinde bazı parametrik ve yarı parametrik yöntemler vardır. Bu çalışmada uzun dönem bağımlı normal akgürültü sürecinde kesirli fark parametresinin tahmin edilmesinde bir Bayesci yaklaşım önerildi. Önerilen yaklaşımda normal önsel dağılım ve tam olabilirlik fonksiyonu kullanıldı. Bir benzetim çalışması ile önerilen yaklaşım ile bulunan tahmin edici logaritmik periodogram tahmin edicisi ile karşılaştırıldı. Önerilen yaklaşımın periodogram tahmin edicisine göre daha iyi sonuçlar verdiği görüldü.

The estimation of the fractionally differencing parameter is an important problem in the long memory time series. There are many parametric and semi parametric methods for the estimation of this parameter. In this study, a Bayesian approximation for estimation of the fractionally differencing parameter in long range dependence white noise processes is proposed. Normal prior and exact likelihood functions are used in the proposed Bayesian method. This method is compared with the logarithmic periodogram regression method by a simulation study. The proposed method is better than logarithmic periodogram regression.