TY - JOUR T1 - Evaluating first passage times in markov chains form the perspective of asymptotic and empirical information TT - Evaluating first passage times in markov chains form the perspective of asymptotic and empirical information AU - Gül, M. AU - Çelebioğlu, S. PY - 2013 DA - June JF - Ordu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi JO - Ordu Üniv. Bil. Tek. Derg. PB - Ordu Üniversitesi WT - DergiPark SN - 2146-6440 SP - 27 EP - 45 VL - 3 IS - 1 LA - tr AB - İlk geçiş zamanları bir değişkenin ilk kez belli bir değere ulaşmasına dayanan olaylarda örneğinkimyasal bir reaksiyon, sinir sistemindeki nöronun uyarılması, stok seçiminin başlaması gibi pekçok stokastik süreci vurgular. Bu çalışmamızda kesikli Markov modeli için 20.01.200918.01.2013 tarihleri arasındaki IMKB-100 endeksinin kapanış değerleri dikkate alınarak geçişmatrisi tahmin edildi. Yazılan bir bilgisayar programı aracılığıyla ilk geçiş zamanına ilişkinampirik bilgi elde edildi. Win-QSB yazılımı kullanılarak hesaplanan ilk geçiş zamanı ise Asimtotikbilgi olarak kabul edildi. İlk geçiş zamanının frekans dağılımının Geometrik dağılıma uyduğuvarsayımı altında Ampirik bilgiden elde edilen ilk geçiş zamanı ile Asimtotik bilgiden elde edilenilk geçiş zamanın Geometrik dağılıma uyumu hesaplanan Ki-Kare değeriyle karşılaştırılmıştır. İlkgeçiş zamanının bazı durumları için asimptotik bilginin geometrik dağılıma uyumu bakımındandaha iyi sonuç verdiği bulunmuştur. Ayrıca Easy-Fit yazılımı ile İlk geçiş zamanının frekansınauyan sürekli dağılımların grafikleri verilmiştir. Bu grafiklerden ilk geçiş zamanının dağılımının KW - Ampirik bilgi KW - Asimtotik bilgi KW - İlk geçiş zamanı KW - Markov zinciri KW - Markov zincirisimülasyonu N2 - First passage times underlie many stochastic processes in which the event, such as a chemical reaction,the firing of a neuron, or the triggering of a stock option, relies on a variable reaching a specified valuefor the first time. In this study, a transition matrix was estimated by taking into account the closingvalues of Istanbul Stock Exchange (ISE -100) index from 20.01.2009 to 18.01.2013 for discreteMarkov model. Empirical information regarding the first passage time was obtained by writing acomputer program. Later, the first passage time which calculated by using WinQSB software was CR - Bulsara A. R., Lowen S. B., Rees C. D., 1994. Phys. Rev, E 49, p. 4989-5000. CR - Bulsara A. R., Elston T. C., Doering C. R., Lowen S. B., Lindenberg K., 1996. Phys. Rev, E 53, p.3958-3969. CR - Fienberg S. E., 1974. Biometrics, 30, p. 399-427. CR - Gerstein G. L., Mandelbrot B. B., 1964. Biophys, J. 4, p.41-68. CR - Tuckwell H. C., 1989. Stochactic Process in the Neurosciences, Society for industrial and Applied Mathematics, Philadelphia, PA. CR - Dynkin E. B., Yushkevich A. A., 1969. Markov Processes: Theorems and Problems, Plenum, New York. CR - Kempernan J. H. B.,1961. The Passage Problem for a Stationary Markov Chain CR - University of Chicago Press, Chicago. Spitzer F., 1976. Principle of Random walk, 2nd ed, Springer-Verlag, NewYork. CR - Syski R., 1992. Passage Times for Markov chains, IOS, Amsterdam. CR - Cox D., Miller H., 1965. The Theory of Stochastic Processes, Chapman&Hall, London, U.K. CR - Feller W., 1968. An Introduction to Probability Theory and Its Applications Wiley, NewYork. CR - Gardiner C. W., 1985. Handbook of Stochastic Methods, Springer-Verlag, New York. CR - Risken H. 1988. The Fokker-Plank equation: Methods of Solution and Applications, CR - Springer-Verlag, New York. Van Kampen N. G., 1997. Stochastic Processes in Physics and Chemistry revised edition, North-Holiand, Amsterdam. CR - Ross S., Schechner Z., 1985. Management Science, Vol. 31, No. 2, p. 224 234. CR - Das Gupta, 2010. Fundamentals of Probability: A first course , Springer Texts in Statistics. CR - Grinstead C.M., Snell J.S., 2006. Introduction to the Probability, American CR - Mathematical Society, 2nd revised ed., United States of America, p.405-471. Çınlar E., 1997. Introduction to Stochastic Processes, Englewood Cliffs, New Jersey, 106-2 CR - Hillier F.S., Lieberman G.J., 2001. Introduction to operations research, Seventh Edition, Mcgraw-Hill CR - Sigman, K., 2009. Simulation of Markov Chain.http://www.columbia.edu/~ks20/4703 CR - Sigman/Monte-Carlo-Sigman.html-( Erişim tarihi: 21/03/2013) CR - Alzaatreh A., Lee C., Famoye F., 2012. Statistical Methodology, 9, p. 589- 603. UR - https://dergipark.org.tr/tr/pub/ordubtd/issue//132164 L1 - https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/113896 ER -