Nonstationary factor model applications of elastic net

Bu tez çalışmamzda, durağan olan ve durağan olmayan faktörlerin kullanıldığı faktör modeller icin elastic net tahmin edicilerini kullandık. Elastic net shrinkage tahmin edicileri ailesinin bir üyesidir. Bu ailenin bir üyesi olarakelastic net tahmin edicileri, veri setlerindeki değişmelerden etkilenmezler ve genel olarak, gerçek modelde olandan fazla parametre tahmin etmezler. Belirtilen bu iki özellik faktör sayısı tahminleri icin elastic net tahmin edicilerini bilgi temelli ceza yöntemlerine göre daha tercih edilir yapmaktadır. Temel bileşenler analizi tabanlı algoritmalar durağan olmayan serilerde sadece tek faktör tahmin etmeye eğilimli oldukları için temel bileşenler analizinin regresyon tabanlı optimizasyon algoritması olan seyrek temel bileşenler analizi yöntemini kullandık. Yaplan simülasyonlar elastic net tahmin edicilerinin durağan olan ve durağan olmayan faktörlerin tahmin edilmesindeki performanslarını göstermektedir.