Doğrusal olmayan kestirme algoritmalarının ekonometrik problemlere uygulanması

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2004

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: Serdar Aslan

Danışman: KERİM DEMİRBAŞ

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

This thesis considers the filtering and prediction problems of nonlinear noisy econometric systems. As a filter/predictor, the standard tool Extended Kalman Filter and new approaches Discrete Quantization Filter and Sequential Importance Resampling Filter are used. The algorithms are compared by using Monte Carlo Simulation technique. The advantages of the new algorithms over Extended Kalman Filter are shown.