Box-ljung ve nonparametrik regresyon yöntemlerinin etkinliklerinin karşılaştırılması:

Zaman serisi verilerinin, uygulamalı arastırmalarda çok sık ve yoğun bir sekilde kullanıldığı ve bu verilerin analizine yönelik çesitli yöntemlerin gelistirildiği bilinmektedir. Tek değiskenli zaman serilerinin analizinde kullanılan en bilinen yöntem, bir zaman serisinin kendi gecikmeli değerleri ve hata terimleri ile modellemesine dayalı Box-Ljung (BL) yöntemidir. Tek değiskenli zaman serilerinin analizinde son dönemlerde kullanılan yöntemlerden biri ise, katsayılar yerine belirli bir fonksiyonu temel alan ve kestirimlerin bu fonksiyon üzerinden yapıldığı nonparametrik regresyon yöntemidir. Her iki yöntemin de ortak amacı zaman serilerini modellemek ve bu model yardımı ile öngörüde bulunmaktır. Bu çalısmanın amacı, tek değiskenli zaman serilerinin analizinde kullanılan Box-Ljung (BL) yöntemi ile nonparametrik regresyon yöntemlerinin etkinliklerini, ĐMKB-100 Endeksinin aylık kapanıs fiyatlarını temel almak suretiyle uygulamalı olarak karsılastırmaktır. Bu doğrultuda yapılan analizler sonucunda, çesitli performans kriterlerine göre yapılan karsılastırmalarda nonparametrik regresyon yönteminin Box-Ljung (BL) yöntemine göre daha etkin sonuçlar verdiği görülmüstür.

Regresyon ,

Nonparametrik Regresyon ,

Arima ,

Kernel Regresyon ,

It is a well known fact that time series and data are commonly and frequently used in applied researches and various methods are developed for analysis of these data. The most common method used for analysis of univariate time series is Box- Ljung method which is based on modelling of a time series with its own lagged values and error terms. Another recent method used for analysing the univariate time series is nonparametric regression method which is based on a certain function instead of coefficients and where the estimations are done through this function. The two methods share the same aim which is to model the time series and to forecast making use of this model. This study aims at realizing a practical comparison of the efficiency of Box-Ljung method and nonparametric regression method, which are used for analysis of univariate time series, on the basis of monthly closing prices of ISE National Index 100. As a result of the analyses performed in line with this aim the comparisons performed as for various performance criteria revealed that the nonparametric regression method gives more effective results than Box-Ljung method.

Parametric Regression, ,

Nonparametric Regression , ,

Arima , ,

Kernel Regression ,