Master'sOpen Access

Ridge regresyon parametre seçimi: Türkiye'nin doğrudan yabancı yatırım örneği

2022
0 views
0 downloads
Advisor: Doç. Dr. Bahadır Yüzbaşı

Abstract (TR)

Çoklu doğrusal regresyon modelindeki bir veya daha fazla bağımsız değişkenin aralarında doğrusal bir ilişki olması durumda ortaya çıkan probleme çoklu doğrusal bağlantı problemi denir. Çoklu doğrusal bağlantı durumunda en küçük kareler tahmincilerinin varyansı yüksek ve parametre tahminleri yanlış hesaplanmaktadır. Söz konusu durumda en küçük kareler tahmincilerinin sonuçları yorumlamada yetersiz kalması, en küçük kareler yöntemini güvenilmez hale getirir. Çoklu doğrusal bağlantı problemini çözmek ve model parametrelerini tahmin etmek için en küçük kareler tahmincisine alternatif olarak yanlı regresyon tahmincileri kullanılır. Bu çalışmada yanlı regresyon tahmincilerinden Ridge regresyon yöntemi ele alınmıştır. Ridge regresyon parametresinin çözümü ayar parametresi k'ya bağlıdır. Yapılan bu çalışmada da Ridge regresyon ayar parametresi k'nın seçimi üzerine analizler yapılmıştır. Bu çalışmada, Türkiye'nin 1974-2019 yılları arasındaki doğrudan yabancı yatırımlarını etkileyen faktörler veri seti olarak alınmıştır. Doğrudan yabancı yatırımları etkileyen faktörlerle kurulan çoklu doğrusal regresyon modeliyle simülasyon çalışması yapılmıştır. Yapılan simülasyon çalışması ile ayar parametresi k'nın seçimi için model seçim kriterleri arasından en iyi sonuç vereni seçmek amaçlanmıştır. Simülasyondan sonra gerçek verilerle analiz yapılmış ve sonuçlara göre çoklu doğrusal bağlantı tespit edilmiştir. Modele dahil edilen yanlı tahmincilerden Ridge regresyon ile tekrardan analiz yapılıp Ridge regresyonun en küçük kareler yönteminden daha iyi sonuç vererek bağlantı sorunu çözdüğü tespit edilmiştir. Anahtar kelimeler: Çoklu Doğrusal Bağlantı, Ridge Regresyon, Parametre Tahmincileri, LASSO.

Author

Dr. Mustafa Pala

How to Cite

Mustafa Pala (Yüksek Lisans Tezi). Ridge regresyon parametre seçimi: Türkiye'nin doğrudan yabancı yatırım örneği, 2022, İnönü University.

License

Tüm Hakları Saklıdır

This work is shared under the specified license terms.

More theses from İnönü University