Monte Carlo simulasyonu yardımıyla ekran_al305nt305s305_53_01^ nın sonlu örneklem tahmin edicilerinin asismptotik özellikleri MATLABR2011A programı kullanılarak incelenmiştir.
📌 3 Maddede Bu Makale
🎯
Amaç & Hipotez:Tek değişkenli otoregresif sürecin genelleştirilmiş hali olan vektör otoregresif süreç değişkenler arasında otokorelasyon örneklerini modelleyerek yaygınca kullanılan bir süre çtir.Çalışmamızda ikideğişkenli birinci dereceden vektör otoregresif süreç göz önüne alınmıştır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Tek değişkenli otoregresif sürecin genelleştirilmiş hali olan vektör otoregresif süreç değişkenler arasında otokorelasyon örneklerini modelleyerek yaygınca kullanılan bir süre çtir.Çalışmamızda ikideğişkenli birinci dereceden vektör otoregresif süreç göz önüne alınmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Monte Carlo simulasyonu yardımıyla ekran_al305nt305s305_53_01^ nın sonlu örneklem tahmin edicilerinin asismptotik özellikleri MATLABR2011A programı kullanılarak incelenmiştir.
🔬Tür:Uygulamalı Anket & Alan Araştırması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri
Özet
Tek değişkenli otoregresif sürecin genelleştirilmiş hali olan vektör otoregresif süreç değişkenler arasında otokorelasyon örneklerini modelleyerek yaygınca kullanılan bir süre çtir.Çalışmamızda ikideğişkenli birinci dereceden vektör otoregresif süreç göz önüne alınmıştır. Monte Carlo simulasyonu yardımıyla ekran_al305nt305s305_53_01^ nın sonlu örneklem tahmin edicilerinin asismptotik özellikleri MATLABR2011A programı kullanılarak incelenmiştir.
Abstract
Vecctor autoregrressive (VARR) process is common ttool for captturing the auutocorrelation pattern among Vstudy, bivariate coinexaminee the finite sadifferentt?^ and ?^ample perforrmance of esin MATLABstimators corrresponding to the asympptotic distribution for different P and a in MATLAB R2011A software package.
🔖
Bu Makaleye Atıf Yap
FİRUZAN, E., SUSAM, S. (2022). Parameters' Properties of Bivariate Cointegrated Var (1) Process. Anadolu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi :A-Uygulamalı Bilimler ve Mühendislik, Cilt: 14 - Sayı: 3, 263–276. https://ajindex.com/articles/438394
Akdi, Y (2010). Zaman Serileri Analizi (Birim Kökler ve Kointegrasyon). Gazi Kitabevi.
Ankara Cho, S., Hong, H., Ahn, S. (2010). Inference of Cointegrated Model with Exogenous Variables. SIRFE Working Papers 10-A04 Johansen, S (1988). Statistical Analysis of Cointegration Vectors. Journal of Economic Dynamics and Control, 231,254. Johansen, S (1996). Likelihood-Based Inference in Cointegrated Vector-Autoregressive Models. Oxford University Press,
Oxford., Lütkepohl, H (2006). New Introduction to Multiple Time Series Analysis. Springer, Berlin. Seo, B (2004). Estimation and Inference in The Cointegrated System with Stationary Covariates. Journal of the Korean Statistical Society, 345-366.
Wei, W (2006). Time Series Analysis: Univariate and Multivariate Methods. Pearson, United States. 276