DOĞRUSAL OLMAYAN ZAMAN SERİSİ ANALİZİ
Doç. Dr.Uğur AKKOÇ
Uygulamalı Doğrusal Olmayan Zaman Serisi dersinin temel amacı; zaman serisi tipindeki verilerde doğrusal olmayan modellerin öğrenilmesi ve uygulama konusunda yeterlik kazanılmasıdır. İktisat literatüründeki hemen her alanda uygulaması bulunabilen zaman serisi modellerinin doğrusallık varsayımı iktisadi sorunlarla uyum açısından oldukça kısıtlayıcıdır. Bu kapsamda, doğrusal olmayan testler ve modeller sayesinde ampirik veri daha uyumlu biçimde analiz edilebilmektedir. Son yıllarda literatürde de gittikçe popülerlik kazanan doğrusal olmayan zaman serisi yöntemlerinin ekonometrik temelleri, iktisadi araştırma soruları ile uyumunun örneklerle değerlendirilmesi, uygulaması ve sonuçların nasıl değerlendirileceği anlatılmaya çalışılacaktır.
Ders boyunca aşağıda yer alan takvimde belirtilen sırayla ilerlenmeye çalışılacaktır. Dersin başlangıcında, zaman serisi veri tipine dair özelliklere ve standart zaman serisi modellerine kısa bir giriş ya da hatırlatma yapılacaktır. Ardından doğrusal olmama durumu tanımlanarak, doğrusal olmayan birim kök ve eşbütünleşme testleri işlenecektir. Sonrasında standart zaman serisi modellerinin doğrusal olmayan uzantıları anlatılacaktır. Ders boyunca anlatılan modellerin uygulamalarının ders sırasında yapılması planlanmaktadır. Tahminler için genellikle Eviews ve R programının kullanılması düşünülmektedir. Ders için öncül herhangi bir programlama bilgisi gerekli olmayıp, gereken basit bilgiler ders sırasında kazandırılacaktır.
1- Doğrusal Zaman Serisine Kısa Giriş
a. Zaman Serisi Veri Tipine Dair Özellikler
b. Birim Kök Süreci
c. Vektör Otoregresyon (VAR), Vektör Hata Düzeltme (VECM) ve ARDL Modelleri
2- Doğrusallık Varsayımının Kaldırılması
a. Doğrusal Olmama Biçimleri: Eşik Modeller, Geçişli Modeller, Zamana Bağlı Değişen Modeller
b. Doğrusal Olmama Testleri
c. Doğrusal Olmamaya Dair İktisadi Örnekler
3- Doğrusal Olmayan Birim Kök Testleri ve Uygulaması
4- Otoregresif (AR) Süreçlerde Doğrusal Olmayan Modeller ve Uygulaması
a. TAR, STAR, SETAR vb.
b. Doğrusal Olmayan ARCH-GARCH Modelleri
5- VAR-VECM Modellerinde Doğrusal Olmama
a. Eşik VAR-VECM ve Uygulaması
b. Eşik FAVAR ve Uygulaması
c. Markov Swithing VAR-VECM ve Uygulaması
6- Doğrusal Olmayan ARDL (NARDL) Modeli ve Uygulaması
7- Zamanla Değişen Tahminler
8- Doğrusal Olmayan Regresyon Modelleri
a. Markov Switching Regresyon Modelleri MSIAH