Advanced Search

Show simple item record

dc.contributor.advisorMert, Yeliz
dc.contributor.authorYenilmez, İsmail
dc.date.accessioned2017-06-19T10:52:11Z
dc.date.available2017-06-19T10:52:11Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.uri
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11421/5565
dc.descriptionTez (yüksek lisans) - Anadolu Üniversitesien_US
dc.descriptionAnadolu Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstatistik Anabilim Dalıen_US
dc.descriptionKayıt no: 433666en_US
dc.description.abstractRegresyon modelinde, yalnızca iki değer alabilen veya negatif değer alamayan veya belli aralıklarda değer alan bağımlı değişkenler sınırlı bağımlı değişken olarak tanımlanmaktadır. Sürekli bağımlı değişken belli aralıkta değer aldığında ise bu durum sansürlü veri durumu olarak ifade edilir ve bu durumda yaygın olarak kullanılan klasik sıradan en küçük kareler tahmin edicileri yanlı ve tutarsız sonuçlar verir. Tobit model veya sansürlenmiş normal regresyon modeli bu gibi sorunlara çözüm getirmek için Tobin (1958) tarafından geliştirilmiştir. Ancak tobit modelin en çok olabilirlik tahmini normallik varsayımına dayalıdır ve hata terimlerinin normal dağılmaması halinde etkin olmayan sonuçlar vermektedir. Normallik varsayımının esnetilebilmesi için literatürde çeşitli tahmin ediciler önerilmiştir. Kısmı uyarlamalı tahmin ediciler, normallik varsayımının ihlali halinde önerilen tahmin ediciler arasındadır. Bu tez kapsamında, iyi bilinen sınırlı bağımlı değişkenli modeller ve bu modellere ilişkin tahminleme metotları incelenmiştir. Söz konusu tahmin ediciler, en çok olabilirlik, iki aşamalı heckit, iki aşamalı en küçük kareler, probit ve logittir. Bunun yanında normallik varsayımının bozulmasına karşı genelleştirilmiş normal dağılıma dayalı kısmı uyarlamalı bir tahmin edici ele alınmıştır. Ayrıca farklı hata dağılımları için ele alınan tahmin edicilerin göreli performansları simülasyon çalışması yardımıyla karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar göstermiştir ki kısmı uyarlamalı tahmin edicinin performansı hata normal olmadığında en çok olabilirlik tahmin edicisine göre daha iyidir. Ayrıca elde edilen diğer tüm sonuçlar sunulmuş ve ilgili litetatür dikkate alınarak tartışılmıştır.en_US
dc.language.isoturen_US
dc.publisherAnadolu Üniversitesien_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectRisk yönetimien_US
dc.titleSınırlı bağımlı değişkenli modeller ve tahminleme yöntemlerien_US
dc.typemasterThesisen_US
dc.contributor.departmentFen Bilimleri Enstitüsüen_US
dc.identifier.startpageXI, 108 yaprak : resim + 1 CD-ROM.en_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record