Time series data are commonly used in applied researches. In non-seasonal series, it can be used for various regression models and these models must be appropriate for trend structure. In addition, robust regression is often used in time series data. The common purpose of these methods make predictions and comparisions. Root Mean Square Error RMSE , Mean Absolute Percentage Error MAPE , Mean Squared Error MSE , Mean Absolute Error MAE and Multiple Explanatoriness Coefficient This study aims to compare the efficiency of various regression models and robust regression methods. These methods are used in regression analysis on the basis of daily Central Bank Gross Foreign Exchange Reserves
Regression Analysis Regression Model Time Series Robust Regression Central Bank Gross Foreign Exchange Reserves. Economy
Zaman serisi verileri uygulamalı araştırmalarda çok sık bir şekilde kullanılmaktadır. Mevsimsel olmayan serilerde regresyon analizi uygularken kullanılan çeşitli klasik ve robust regresyon modelleri mevcuttur. Tüm kullanılan yöntemlerin ortak amacı öngörüde bulunmak ve karşılaştırma yapmaktır. Çalışmada karşılaştırma kriterleri olarak Hata Kareler Ortalaması Mean Squared Error - MSE , Hata Kareleri Ortalamasının Karekökü Root Mean Square Error RMSE , Ortalama Mutlak Yüzde Hata Mean Absolute Percentage Error - MAPE , Ortalama Mutlak Hata Mean Absolute Error - MAE ve Çoklu Açıklayıcılık Katsayısı Multiple Explanatoriness Coefficient- kullanılmıştır. Çalışmanın amacı, mevsimsel olmayan serilerde kullanılan çeşitli regresyon modelleri ve robust regresyon yöntemlerinin etkinliklerini Merkez Bankası Brüt Döviz Rezervlerini temel alarak karşılaştırmaktır
Regresyon Analizi Regresyon Modeli Zaman Serileri Robust Regresyon Merkez Bankası Brüt Döviz Rezervleri. Ekonomi
Birincil Dil | İngilizce |
---|---|
Bölüm | Research Article |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 1 Ocak 2018 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2018 Cilt: 3 Sayı: 1 |