Stokastik Trendin Lokal Polinomal Yaklaşım ve Üstel Düzgünleştirme ile Bulunmasında Hata Kareleri Ortalamasının Karşılaştırılması


ÇAĞLAR H. N., ÇAĞLAR S. H.

ÖNERİ, cilt.6, sa.22, ss.301-304, 2004 (Hakemli Dergi) identifier

  • Yayın Türü: Makale / Tam Makale
  • Cilt numarası: 6 Sayı: 22
  • Basım Tarihi: 2004
  • Dergi Adı: ÖNERİ
  • Derginin Tarandığı İndeksler: TR DİZİN (ULAKBİM)
  • Sayfa Sayıları: ss.301-304
  • İstanbul Kültür Üniversitesi Adresli: Evet

Özet

Üstel düzgünleştirme modelleri stokastik trendin elde edilmesinde kullanılan en temel yöntemdir. Düzgünleştirme problemlerinde kullanılabilecek alternatif bir yöntemde Lokal Polinomal yaklaşımdır. Bizim çalışmamızda Lokal polinomlarda ağırlık fonksiyonu olarak Kernel fonksiyonları kullanılmıştır. Özellikle son yıllarda bu alanda yapılan bilimsel çalışmalarda Kernel fonksiyonları çok geniş yer tutmaktadır. Yapılan bu çalışmada Üstel düzgünleştirme ve Lokal Polinomal yaklaşım modelleri için hata kareleri ortalaması (HKO) karşılaştırılarak en uygun yöntem belirlenmeye çalışılmıştır. Bu amaçla stokastik trend Türkiye'deki altın fiyatları kullanılarak her iki yöntem için bulunmuş ve HKO lar hesaplanmıştır. Ayrıca üstel düzgünleştirmeyi sağlayan alar için HKO lar araştırılmıştır.
Exponential smoothing models are the basic method used in obtaining the stochastic trend. The local polynomial approach is also an alternative method that can be used in exponential smoothing cases. In our study, Kernel's functions have been used in local polynomial models as the weight function. Kernel's functions have been taking extensive place especially in the scientific studies done recently in this field. In this study, it has been tried to find out the most appropriate method by comparing the mean squares error (MSE) for both the Exponential Smoothing Model and the Local Polynomial Approach. For this purpose, the appropriate stochastic trend has been found out for both of the models using the gold prices in Turkey and further the MSE values have been calculated. Moreover, the MSE values have been analyzed for a values used for exponential smoothing.