DOÇ. DR. BERNA YAZICI

ARCH modelleriyle bazı ülkelerin döviz kurlarının volatilitesinin incelenmesi

Finansal serilerde, taşıdıkları özellikler nedeniyle doğrusal zaman serisi yerine, doğrusal olmayan koşullu değişen varyans modellerinin kullanılması giderek daha yaygın hale gelmiştir. Öngörü hataları varyansının sabit olmadığı, değişen varyansa sahip olduğu zaman serisinin çözümlenmesinde serilerin bu özelliğini de dikkate alacak modellere gereksinim duyulmuştur. Robert F. Engle (1982), geçerliliği olamayan yukarıda belirtilen varsayımı genelleştirmiş ve Otoregresif Koşullu Değişen Varyans (ARCH) süreçleri olarak adlandırılan stokastik süreçlerin yeni bir sınıfını önermiştir. Bu çalışmada, bazı ARCH (GARCH, GARCH-M ve EGARCH, TGARCH) modellerinin istatistiksel özellikleri ve tahmin yöntemleri incelenmiş, bu modeller farklı gelişmişlik düzeylerindeki rasgele seçilen on ülkenin döviz kuru serilerine uygulanmıştır. Model sonuçları karşılaştırılarak serilere en uygun koşullu varyans modeli belirlenmiştir.

Yanıt yüzeyi modellerine MARS yaklaşımı

Bu tez çalışmasında, yanıt yüzeyi metodolojisinde ikinci dereceden tasarımlarda modelleme aşamasında MARS (Çok Değişkenli Uyarlamalı Regresyon Splaynları) yaklaşımı önerilmiştir. Bu yaklaşımın, hangi faktöriyel tasarımlara ve hangi veri yapılarına uygulanabileceği üzerinde durulmuş, modelleme aşamasının nasıl yapılacağı açıklanmıştır. Çalışmanın uygulama kısmında $3^2$ deneysel düzenden gelen toprak ve toz örneklerinden yararlanarak Eskişehir merkezli yapılan saha çalışmasında ağır metal kirlilikleri regresyon ağaçlarıyla sınıflandırılmış, yanıt yüzeyi modelleri ve MARS ile modellenmeye çalışılmıştır. Sonuçlar istatistiksel testlerle ve kriterlerle değerlendirilmiştir. R Yazılımı kullanılarak tek ve iki değişkenli durum için regresyon ağacına dayalı iki ayrı program yazılmıştır. MARS yöntemi kullanılarak ağır metal kirlilik verisini modellemek için R Yazılımı ile tek ve iki değişkenli durum için iki ayrı program yazılmıştır.

Ridge ve Liu tahmincilerinin etkinliklerinin ve yanlılıklarının karşılaştırılması

Çoklu regresyon analizinde karşılaşılan sorunlardan birisi de çoklu bağıntı durumudur. Bağımsız değişkenlerden bir veya birkaçının diğer bağımsız değişkenler tarafından iyi açıklandığı zaman, sonuçlarda istenmeyen özellikler oluşturan çoklu bağıntı sorunu meydana gelmektedir. Çoklu bağıntıyı gidermek veya azaltmak için yanlı tahmin yöntemleri kullanılır. Bu çalışmada, yanlı tahmin yöntemleri olarak bilinen Ridge ve Liu tahmincilerinin karşılaştırılmasına yer verilmiştir. İlk olarak bu iki tahminci tanımlanmış ve bununla ilgili 1985?2006 yılları arasında Türkiye’deki turizm geliri fonksiyonunu açıklayan değişkenler olarak; yatak kapasitesi, turist sayısı, seyahat acentelerin sayısı, yabancı sermaye miktarı, Euro cinsi döviz kuru, ABD doları cinsi döviz kuru üzerine bir uygulama yapılmıştır. Sonuç olarak, bu iki yöntem etkinlikleri ve yanlılıkları bakımından karşılaştırılmış ve sonuçlar yorumlanmıştır. Anahtar Kelimeler: Çoklu Bağıntı, Ridge Tahmincisi, Liu Tahmincisi, Yanlı Tahmin Yöntemleri, Turizm Geliri