Doğrusal regresyon modellerinin robust (dayanıklı) yöntemlerle tahmini karşılaştırmalı uygulamaları
Estimation of lineer regression models with robust methods and comparative applications
Yazar: HAKAN TÜRKAY
Danışman: YRD. DOÇ. DR. ENİS SINIKSARAN
İstanbul Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2004
Konu: Ekonometri = Econometrics
Dizin: Doğrusal regresyon = Linear regression ; Doğrusal regresyon modelleri = Linear regression models ; Gürbüz kestirim = Robust estimation ; Katı regresyon = Robust regression ; Regresyon modelleri = Regression models ; Tahmin ediciler = Estimators

Özet:
oz Doğrusal regresyon modellerinin tahmininde yaygın olarak kullanılan EKK tahmin edicilerinin, varsayımlardan küçük sapmalara karşı bile aşırı duyarlı olmasından kaynaklanan sorunun çözümü için Dayanıklı (Robust) tahmin ediciler sunulmuştur. Dayanıklı tahmin yöntemlerinin en önemli özelliği varsayımlardan küçük sapmalara karşı duyarsız olmalarıdır. Dayanıklı tahmin edicilerin tanıtılıp, uygulamalı olarak karşılaştırılmalarının amaçlandığı bu tezin birinci bölümünde; doğrusal regresyon modelleri ele alınarak, EKK yöntemi ve aşırı değerlere duyarlılığı ile aşın değerlerin teşhisinde kullanılan araçlar gibi temel konular sunulmuştur. ikinci bölümde ise dayanıklılığın tanımı, dayanıklı tahmin edicilerin kullanılma nedenleri ve amaçlan, dayanıklılığın incelenmesinde kullanılan ölçütler, dayanıklı konum ve ölçek tahmin edicileri ele alınmıştır. Üçüncü bölümde, dayanıklı regresyon tahmin edicileri sunulmuştur. Tahmin edicilerin üç temel tipi (M, L, ve R tahmin ediciler) ile yüksek bozulma sınırlı LMS, LTS, LTA, MM ve S regresyon tahmin edicileri tanıtılmış ve hesaplama yöntemleri kapsamlı biçimde ele alınmıştır. Ayrıca, bunlar dışındaki diğer dayanıklı regresyon tahmin edicileri de kısaca tanıtılmıştır. Dördüncü bölümde, amaca yönelik olarak, Türkiye'de enflasyonun kaynaklarının araştırıldığı ekonometrik bir model üzerinde EKK ve dayanıklı regresyon tahmin edicilerinin uygulamaları ve elde edilen sonuçların karşılaştırılmaları yapılmıştır. Anahtar Kelimeler Dayanıklı Regresyon, Dayanıklı Tahmin Ediciler, Yüksek Bozulma Sının, Aşın Değer.

Abstract:
ABSTRACT Robust estimators are submitted as a solution of the problem that, OLS estimators, which are prevalently used in the estimation of lineer regression models, are extra sensetive even to little deviations from the assumptions. The most important charecteristic of robust estimation methods is that, they are insensetive to small deviations from the assumptions. In the first chapter of this thesis, where it is aimed to introduce and compare robust estimators in practice, linear regression models are treated; and basic subject as OLS method and its sensetivity to outliers; and means which are used at identification of outliers, are submitted. The second chapter is dealt with the definition of robustness, the reasons and aims of the use of robust estimators, the criteria used for judging robustness, robust location and scale estimators. In the third chapter, robust regression estimators are submitted. The three main type of estimators (M, L and R estimators) and estimators with high breakdown point (LMS, LTS, LTA, MM and S estimators) are introduced and calculation methods are treated in detail. Additionally, the other robust regressions estimators (except those mentioned above) are introduced briefly. In the fourth chapter, oriented towards the aim of this study, OLS and robust regression estimators are applied to an ecometric model, with which the sources of the inflation in Turkey are examined, and the results of these applications are compared. Key Words: Robust Regression, Robust Estimators, High Breakdown Point, Outliers. m