İktisadi Zaman Serilerinin Modellemesinde Bayesci Analizlerin Etkinliği — Oya Ekici

Bu kitapta iktisadi zaman serilerinin analizinde Bayesci yöntemlerin etkinliğinin incelenmesi amaçlanmıştır Yöntem tercihi her tür araştırmada olduğu gibi zaman serileri analizinde de ilk karar verilmesi gereken konulardan biridir Araştırmacı en iyi sonuçları veren etkin yöntemi değerlendirirken bir ilke çerçevesinde bakmaktadır ve literatür bu ilkelere bağlı olanların kümülatif katkılarıyla gelişmektedir Genellikle klasik yaklaşımın karşısında görülen ve alternatif bir yöntem olan Bayesci analizin zaman serileri söz konusu olduğunda iyi tahmin sonuçları verip vermediğinin araştırılması bu kitabın temel çıkış noktası olmuştur Dinamik doğrusal modeller diğer isimlendirmesiyle durum uzay modelleri oldukça geniş bir konu olan zaman serilerinin ele alınmasında zaman serilerini de kapsayan bir genel çerçeve sunmaktadır Bayesci analizlerin durum uzay modellerinin uygulanmasına elverişli bir doğası vardır Çünkü modelin hiyerarşik koşullu bağımlı yapısı Bayesci örnekleme sürecine uygun düşmektedir Bayesci yöntemler ayrıca kurallı bir şekilde önsel bilgiyi analize dahil etme olanağı verir Özellikle de bu yönüyle Klasik istatistik bakıştan farklıdır İki yöntem problemin doğasına göre önsel bilginin olmadığı bazı durumlarda yakın sonuçlar vermesine rağmen prensip bakımından farklıdır Bu farklılıklar üzerinde düşünen araştırmacılar açısından bir paradigma tercihi tartışması doğmuştur Süregelen tartışmalarda değişiminin önündeki engel biraz da Bayesci hesaplamadaki işlem zorluğuna dayanmaktaydı Simülasyon olanaklarının gelişmesiyle bu sorun bir bakıma ortadan kalkmış ve Bayesci yöntemlerin sunduğu çözümler daha geniş alanda tartışma ve uygulama olanağı bulmuştur Klasik istatistikten Bayesci istatistiğe bu paradiğma kaymasının etkilerinin zaman serileri için de incelenmesi gerekmektedir

Bu kitapta iktisadi zaman serilerinin analizinde Bayesci yöntemlerin etkinliğinin incelenmesi amaçlanmıştır Yöntem tercihi her tür araştırmada olduğu gibi zaman serileri analizinde de ilk karar verilmesi gereken konulardan biridir Araştırmacı en iyi sonuçları veren etkin yöntemi değerlendirirken bir ilke çerçevesinde bakmaktadır ve literatür bu ilkelere bağlı olanların kümülatif katkılarıyla gelişmektedir Genellikle klasik yaklaşımın karşısında görülen ve alternatif bir yöntem olan Bayesci analizin zaman serileri söz konusu olduğunda iyi tahmin sonuçları verip vermediğinin araştırılması bu kitabın temel çıkış noktası olmuştur Dinamik doğrusal modeller diğer isimlendirmesiyle durum uzay modelleri oldukça geniş bir konu olan zaman serilerinin ele alınmasında zaman serilerini de kapsayan bir genel çerçeve sunmaktadır Bayesci analizlerin durum uzay modellerinin uygulanmasına elverişli bir doğası vardır Çünkü modelin hiyerarşik koşullu bağımlı yapısı Bayesci örnekleme sürecine uygun düşmektedir Bayesci yöntemler ayrıca kurallı bir şekilde önsel bilgiyi analize dahil etme olanağı verir Özellikle de bu yönüyle Klasik istatistik bakıştan farklıdır İki yöntem problemin doğasına göre önsel bilginin olmadığı bazı durumlarda yakın sonuçlar vermesine rağmen prensip bakımından farklıdır Bu farklılıklar üzerinde düşünen araştırmacılar açısından bir paradigma tercihi tartışması doğmuştur Süregelen tartışmalarda değişiminin önündeki engel biraz da Bayesci hesaplamadaki işlem zorluğuna dayanmaktaydı Simülasyon olanaklarının gelişmesiyle bu sorun bir bakıma ortadan kalkmış ve Bayesci yöntemlerin sunduğu çözümler daha geniş alanda tartışma ve uygulama olanağı bulmuştur Klasik istatistikten Bayesci istatistiğe bu paradiğma kaymasının etkilerinin zaman serileri için de incelenmesi gerekmektedir

Bu kitapta iktisadi zaman serilerinin analizinde Bayesci yöntemlerin etkinliğinin incelenmesi amaçlanmıştır Yöntem tercihi her tür araştırmada olduğu gibi zaman serileri analizinde de ilk karar verilmesi gereken konulardan biridir Araştırmacı en iyi sonuçları veren etkin yöntemi değerlendirirken bir ilke çerçevesinde bakmaktadır ve literatür bu ilkelere bağlı olanların kümülatif katkılarıyla gelişmektedir Genellikle klasik yaklaşımın karşısında görülen ve alternatif bir yöntem olan Bayesci analizin zaman serileri söz konusu olduğunda iyi tahmin sonuçları verip vermediğinin araştırılması bu kitabın temel çıkış noktası olmuştur Dinamik doğrusal modeller diğer isimlendirmesiyle durum uzay modelleri oldukça geniş bir konu olan zaman serilerinin ele alınmasında zaman serilerini de kapsayan bir genel çerçeve sunmaktadır Bayesci analizlerin durum uzay modellerinin uygulanmasına elverişli bir doğası vardır Çünkü modelin hiyerarşik koşullu bağımlı yapısı Bayesci örnekleme sürecine uygun düşmektedir Bayesci yöntemler ayrıca kurallı bir şekilde önsel bilgiyi analize dahil etme olanağı verir Özellikle de bu yönüyle Klasik istatistik bakıştan farklıdır İki yöntem problemin doğasına göre önsel bilginin olmadığı bazı durumlarda yakın sonuçlar vermesine rağmen prensip bakımından farklıdır Bu farklılıklar üzerinde düşünen araştırmacılar açısından bir paradigma tercihi tartışması doğmuştur Süregelen tartışmalarda değişiminin önündeki engel biraz da Bayesci hesaplamadaki işlem zorluğuna dayanmaktaydı Simülasyon olanaklarının gelişmesiyle bu sorun bir bakıma ortadan kalkmış ve Bayesci yöntemlerin sunduğu çözümler daha geniş alanda tartışma ve uygulama olanağı bulmuştur Klasik istatistikten Bayesci istatistiğe bu paradiğma kaymasının etkilerinin zaman serileri için de incelenmesi gerekmektedir

Bu kitapta iktisadi zaman serilerinin analizinde Bayesci yöntemlerin etkinliğinin incelenmesi amaçlanmıştır Yöntem tercihi her tür araştırmada olduğu gibi zaman serileri analizinde de ilk karar verilmesi gereken konulardan biridir Araştırmacı en iyi sonuçları veren etkin yöntemi değerlendirirken bir ilke çerçevesinde bakmaktadır ve literatür bu ilkelere bağlı olanların kümülatif katkılarıyla gelişmektedir Genellikle klasik yaklaşımın karşısında görülen ve alternatif bir yöntem olan Bayesci analizin zaman serileri söz konusu olduğunda iyi tahmin sonuçları verip vermediğinin araştırılması bu kitabın temel çıkış noktası olmuştur Dinamik doğrusal modeller diğer isimlendirmesiyle durum uzay modelleri oldukça geniş bir konu olan zaman serilerinin ele alınmasında zaman serilerini de kapsayan bir genel çerçeve sunmaktadır Bayesci analizlerin durum uzay modellerinin uygulanmasına elverişli bir doğası vardır Çünkü modelin hiyerarşik koşullu bağımlı yapısı Bayesci örnekleme sürecine uygun düşmektedir Bayesci yöntemler ayrıca kurallı bir şekilde önsel bilgiyi analize dahil etme olanağı verir Özellikle de bu yönüyle Klasik istatistik bakıştan farklıdır İki yöntem problemin doğasına göre önsel bilginin olmadığı bazı durumlarda yakın sonuçlar vermesine rağmen prensip bakımından farklıdır Bu farklılıklar üzerinde düşünen araştırmacılar açısından bir paradigma tercihi tartışması doğmuştur Süregelen tartışmalarda değişiminin önündeki engel biraz da Bayesci hesaplamadaki işlem zorluğuna dayanmaktaydı Simülasyon olanaklarının gelişmesiyle bu sorun bir bakıma ortadan kalkmış ve Bayesci yöntemlerin sunduğu çözümler daha geniş alanda tartışma ve uygulama olanağı bulmuştur Klasik istatistikten Bayesci istatistiğe bu paradiğma kaymasının etkilerinin zaman serileri için de incelenmesi gerekmektedir

Oya Ekici tarafından kaleme alınan İktisadi Zaman Serilerinin Modellemesinde Bayesci Analizlerin Etkinliği Türkmen Kitabevi eseri olarak okurlarla buluşuyor İktisadi Zaman Serilerinin Modellemesinde Bayesci Analizlerin Etkinliği Oya Ekici Kitap Özeti Bu kitapta iktisadi zaman serilerinin analizinde Bayesci yöntemlerin etkinliğinin incelenmesi amaçlanmıştır Yöntem tercihi her tür araştırmada olduğu gibi zaman serileri analizinde de ilk karar verilmesi gereken konulardan biridir Araştırmacı en iyi sonuçları veren etkin yöntemi değerlendirirken bir ilke çerçevesinde bakmaktadır ve literatür bu ilkelere bağlı olanların kümülatif katkılarıyla gelişmektedir Genellikle klasik yaklaşımın karşısında görülen ve alternatif bir yöntem olan Bayesci analizin zaman serileri söz konusu olduğunda iyi tahmin sonuçları verip vermediğinin araştırılması bu kitabın temel çıkış noktası olmuştur Dinamik doğrusal modeller diğer isimlendirmesiyle durum uzay modelleri oldukça geniş bir konu olan zaman serilerinin ele alınmasında zaman serilerini de kapsayan bir genel çerçeve sunmaktadır Bayesci analizlerin durum uzay modellerinin uygulanmasına elverişli bir doğası vardır Çünkü modelin hiyerarşik koşullu bağımlı yapısı Bayesci örnekleme sürecine uygun düşmektedir Bayesci yöntemler ayrıca kurallı bir şekilde önsel bilgiyi analize dahil etme olanağı verir Özellikle de bu yönüyle Klasik istatistik bakıştan farklıdır İki yöntem problemin doğasına göre önsel bilginin olmadığı bazı durumlarda yakın sonuçlar vermesine rağmen prensip bakımından farklıdır Bu farklılıklar üzerinde düşünen araştırmacılar açısından bir paradigma tercihi tartışması doğmuştur Süregelen tartışmalarda değişiminin önündeki engel biraz da Bayesci hesaplamadaki işlem zorluğuna dayanmaktaydı Simülasyon olanaklarının gelişmesiyle bu sorun bir bakıma ortadan kalkmış ve Bayesci yöntemlerin sunduğu çözümler daha geniş alanda tartışma ve uygulama olanağı bulmuştur Klasik istatistikten Bayesci istatistiğe bu paradiğma kaymasının etkilerinin zaman serileri için de incelenmesi gerekmektedir Yayınevi Türkmen Kitabevi Yazar Oya Ekici Sayfa 256 Sayfa Kağıt 2 Hamur Boyut 16 00x24 00 cm Basım Yılı Nisan 2023 Barkod 9786052184912 Kategori Araştırma İnceleme Kuram

Bu kitapta iktisadi zaman serilerinin analizinde Bayesci yöntemlerin etkinliğinin incelenmesi amaçlanmıştır Yöntem tercihi her tür araştırmada olduğu gibi zaman serileri analizinde de ilk karar verilmesi gereken konulardan biridir Araştırmacı en iyi sonuçları veren etkin yöntemi değerlendirirken bir ilke çerçevesinde bakmaktadır ve literatür bu ilkelere bağlı olanların kümülatif katkılarıyla gelişmektedir Genellikle klasik yaklaşımın karşısında görülen ve alternatif bir yöntem olan Bayesci analizin zaman serileri söz konusu olduğunda iyi tahmin sonuçları verip vermediğinin araştırılması bu kitabın temel çıkış noktası olmuştur Dinamik doğrusal modeller diğer isimlendirmesiyle durum uzay modelleri oldukça geniş bir konu olan zaman serilerinin ele alınmasında zaman serilerini de kapsayan bir genel çerçeve sunmaktadır Bayesci analizlerin durum uzay modellerinin uygulanmasına elverişli bir doğası vardır Çünkü modelin hiyerarşik koşullu bağımlı yapısı Bayesci örnekleme sürecine uygun düşmektedir Bayesci yöntemler ayrıca kurallı bir şekilde önsel bilgiyi analize dahil etme olanağı verir Özellikle de bu yönüyle Klasik istatistik bakıştan farklıdır İki yöntem problemin doğasına göre önsel bilginin olmadığı bazı durumlarda yakın sonuçlar vermesine rağmen prensip bakımından farklıdır Bu farklılıklar üzerinde düşünen araştırmacılar açısından bir paradigma tercihi tartışması doğmuştur Süregelen tartışmalarda değişiminin önündeki engel biraz da Bayesci hesaplamadaki işlem zorluğuna dayanmaktaydı Simülasyon olanaklarının gelişmesiyle bu sorun bir bakıma ortadan kalkmış ve Bayesci yöntemlerin sunduğu çözümler daha geniş alanda tartışma ve uygulama olanağı bulmuştur Klasik istatistikten Bayesci istatistiğe bu paradiğma kaymasının etkilerinin zaman serileri için de incelenmesi gerekmektedir

İktisadi Zaman Serilerinin Modellemesinde Bayesci Analizlerin Etkinliği Bu kitapta iktisadi zaman serilerinin analizinde Bayesci yöntemlerin etkinliğinin incelenmesi amaçlanmıştır Yöntem tercihi her tür araştırmada olduğu gibi zaman serileri analizinde de ilk karar verilmesi gereken konulardan biridir Araştırmacı en iyi sonuçları veren etkin yöntemi değerlendirirken bir ilke çerçevesinde bakmaktadır ve literatür bu ilkelere bağlı olanların kümülatif katkılarıyla gelişmektedir Genellikle klasik yaklaşımın karşısında görülen ve alternatif bir yöntem olan Bayesci analizin zaman serileri söz konusu olduğunda iyi tahmin sonuçları verip vermediğinin araştırılması bu kitabın temel çıkış noktası olmuştur Dinamik doğrusal modeller diğer isimlendirmesiyle durum uzay modelleri oldukça geniş bir konu olan zaman serilerinin ele alınmasında zaman serilerini de kapsayan bir genel çerçeve sunmaktadır Bayesci analizlerin durum uzay modellerinin uygulanmasına elverişli bir doğası vardır Çünkü modelin hiyerarşik koşullu bağımlı yapısı Bayesci örnekleme sürecine uygun düşmektedir Bayesci yöntemler ayrıca kurallı bir şekilde önsel bilgiyi analize dahil etme olanağı verir Özellikle de bu yönüyle Klasik istatistik bakıştan farklıdır İki yöntem problemin doğasına göre önsel bilginin olmadığı bazı durumlarda yakın sonuçlar vermesine rağmen prensip bakımından farklıdır Bu farklılıklar üzerinde düşünen araştırmacılar açısından bir paradigma tercihi tartışması doğmuştur Süregelen tartışmalarda değişiminin önündeki engel biraz da Bayesci hesaplamadaki işlem zorluğuna dayanmaktaydı Simülasyon olanaklarının gelişmesiyle bu sorun bir bakıma ortadan kalkmış ve Bayesci yöntemlerin sunduğu çözümler daha geniş alanda tartışma ve uygulama olanağı bulmuştur Klasik istatistikten Bayesci istatistiğe bu paradiğma kaymasının etkilerinin zaman serileri için de incelenmesi gerekmektedir