Dergiler / Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi / 2014 / Cilt: 0 - Sayı: EYİ 2013 Özel Sayısı

ÇOK DEĞİŞKENLİ SETAR MODELİ İLE TÜRKİYE’DE DOLAR VE ALTIN FİYATLARINA DAİR BİR UYGULAMA

AN APPLICATION OF THE DOLLAR AND GOLD PRICES IN TURKEY WITH MULTIVARIABLE SETAR MODEL

Sayfa
133–148
Yayın Tarihi
2022-10-11
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Elde edilen çok değişkenli SETAR modele göre, Türkiye piyasasında altın ve Dolar fiyatlarının birbirini etkilediği ve birlikte modellenebileceği sonucuna varılmıştır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Kendinden uyarımlı eşiksel otoregresif (SETAR [Self-exciting threshold autoregressive]) model, doğrusal olmayan zaman serisi modellerinden biridir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Model, bir zaman serisinin kendi geçmiş değerlerinden etkilenerek farklı rejimlerde farklı doğrusal otoregresif süreçlere sahip olmasını ifade etmektedir.
💡
Sonuç & Katkı:Elde edilen çok değişkenli SETAR modele göre, Türkiye piyasasında altın ve Dolar fiyatlarının birbirini etkilediği ve birlikte modellenebileceği sonucuna varılmıştır.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Çok değişkenli SETAR model · Eşiksel lineer olmama testi · Türkiye’de altın ve Döviz fiyatları

Özet

Kendinden uyarımlı eşiksel otoregresif (SETAR [Self-exciting threshold autoregressive]) model, doğrusal olmayan zaman serisi modellerinden biridir. Model, bir zaman serisinin kendi geçmiş değerlerinden etkilenerek farklı rejimlerde farklı doğrusal otoregresif süreçlere sahip olmasını ifade etmektedir. Tsay (1998), çalışmasında tek değişkenli kendinden uyarımlı eşiksel otoregresif süreci çok değişkenli yapı için genişletmiştir.Bu çalışmada, çok değişkenli kendinden uyarımlı eşiksel otoregresif model uygulaması için TL cinsinden günlük Dolar (USD) kuru ve altın fiyatları serisi kullanılmıştır. Altın fiyatları serisi gösterge değişken olarak alınıp çok değişkenli SETAR model oluşturulmuş ve modelin performansını değerlendirmek üzere modelden öngörüler elde edilmiştir Yapılan çalışmada, altın fiyatlarının gösterge değişken olarak alındığı çok değişkenli Dolar ve altın fiyatları modelinden elde edilen öngörüler serilerin gözlenen değerleri ile yakın bir seyir izlemektedir. Buna göre kurulan modelin öngörü yapmak için uygun olduğu söylenebilir. Elde edilen çok değişkenli SETAR modele göre, Türkiye piyasasında altın ve Dolar fiyatlarının birbirini etkilediği ve birlikte modellenebileceği sonucuna varılmıştır.

Abstract

Self-exciting threshold autoregressive (SETAR) model is one of the non-linear time series models. The model represents that a time series which is influenced by its own past values, has different regimes in different linear autoregressive processes. Tsay (1998) extends the univariate self-exciting threshold autoregressive process for multivariate structure in his study. In this study, daily exchange rate of dollar (USD) and gold prices series in TL are used for multivariate self-exciting threshold autoregressive model application. Gold prices series has been taken as indicator variable and multivariate SETAR model has been created. Then, predictions have been obtained from the model to evaluate performance of the model. Accordingly, the model is said to be suitable to make predictions. According to this obtained multivariate SETAR model, the prices of gold and dollar affect each other in Turkey market and they can be modelled together.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

AYDINER, Ö., KAHRAMAN, Ü. M. (2022). ÇOK DEĞİŞKENLİ SETAR MODELİ İLE TÜRKİYE’DE DOLAR VE ALTIN FİYATLARINA DAİR BİR UYGULAMA. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt: 0 - Sayı: EYİ 2013 Özel Sayısı, 133–148. https://ajindex.com/articles/493074

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (8)

  1. . evds.tcmb.gov.tr. adresinden alınmıştır Bartlett, M. S. (1938). Further Aspects of the Theory of Multiple Regression. Mathematical Proceedings of the Cambridge Philosophical Society, 34, 33-40.
  2. Chan, W., Wong, A., & Tong, H. (2004). Some Nonlinear Threshold Autoregressive Time Series Models for Actuarial Use. North American Actuarial Journal, 8 (4), 37-61.
  3. Kahraman, Ü. M. (2012). A Study on Multivariate Threshold Autoregressive Models. Unpublished Doctoral Thesis. Konya, Türkiye: Selçuk University Institute of Science. Tiao, G. C., & Box, G. P. (1981). Modeling Multiple Time Series with Applications. Journal of the American Statistical Association, 76, 802-816.
  4. Tong, H. (1990). Non-linear Time Series: A Dynamical System Approach. New York: Oxford University Press.
  5. Tong, H. (1978). On a Threshold Model. C. H. Chen (Dü.), In Pattern Recognition and Signal Processing içinde (s. 101-141). Amsterdam: Sijthoff and Noordhoff. Tong, H., & Lim, K. S. (1980).
  6. Threshold Autoregression, Limit Cycles and Cyclical Data. Journal of the Royal Statistical Society, B (42), 245-292.
  7. Tsay, R. S. (1998). Testing and Modeling Multivariate Threshold Models. Journal of the American Statistical Association, 93 (443), 1188-1202.
  8. Tsay, R. S. (1989). Testing and Modeling Threshold Autoregressive Processes. Journal of the American Statistical Association, 84 (405), 231-240.