Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ankara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2017
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: JEANINE NDIHOKUBWAYO
Danışman: YILMAZ AKDİ
Özet:Bu çalışmada, Güney Afrika ülkesinin önemli ekonomik değişkenleri incelenmeyeçalışılmıştır. Gözlenen üçer aylık zaman serilerinin mevsimsel birim kök içeripiçermediği HEGY ve periodogram tabanlı mevsimsel birim kök test yöntemleri ilesınanmıştır. Aynı dereceden bütünleşik seriler arasında muhtemel kointegrasyon ilişkisispektral regresyon yöntemi ile araştırılmıştır. Mevsimsel zaman serilerinde birim köküntespiti için HEGY yöntemi en yaygın kullanılan yöntemdir. HEGY yöntemi ilemevsimsel frekanslara karşılık gelen birim kökler tespit edilebilmektedir. Üçer aylıkmevsimsel zaman serileri arasındaki mevsimsel birim kökleri ve muhtemelkointegrasyon ilişkileri HEGY, periodogram ve Engle-Granger yöntemleri ilearaştırılmıştır.Çalışmada, incelenen bütün serilerin mevsimsel birim köklü serileri olduğu tespitedilmiştir. Kointegrasyon ilişkileri elde edilirken bazı serilerde farklı sonuçlar eldeedilmiştir. Periodogramların özellikleri göz önüne alındığında, mevsimsel birimköklerin tespiti ve muhtemel kointegrasyon ilişkileri için periodogram tabanlıyöntemlerin tercih edilebileceği sonucuna verilmiştir.AbstractIn this study, important economic variables of the South Africa country were examined.It was tested with HEGY and periodogram based methods whether the observedquarterly time series include or not seasonal unit root. The possible cointegrationrelationship between integrated series having the same degree was investigated byspectral regression method. In seasonal time series, HEGY method is mostcommonlyused for the identification of unit root. Unit roots corresponding to seasonalfrequencies can be identified with HEGY method. Seasonal unit roots and possiblecointegration relationship among quarterly seasonal time series were investigated withHEGY, periodogram and Engle-Granger methods.In the study, all examined series were identified to be seasonal unit root series. Whileobtaining the cointegration relationships, the different results were obtained for someseries. Considering periodogram properties, it was concluded that periodogram basedmethods can be prefered for the identification of seasonal unit roots and possiblecointegration relationships.