Dr. Öğr. Üyesi Beste Hamiye Beyaztaş'ın "Bootstrap based multi-step ahead joint forecast densities for financial interval-valued time series" başlıklı makalesi Communications Faculty of Sciences University of Ankara Series A1 Mathematics and Statistics dergisinde yayınlandı. Makaleye buradan ulaşabilirsiniz.
Çok değişkenli zaman serisi tekniklerinden biri olan vektör otoregresif (VAR) modeller öngörü ve verinin tanımlanması amacıyla kullanılan en güvenilir ve en güçlü araçlardan biridir. Çok değişkenli tahmin yoğunlukları oluşturmak için kullanılan geleneksel yöntemler, özellikle finansal zaman serilerinde sağlanamayan öngörü hatalarının normalliği ve model derecesinin bilinmesi gibi güçlü varsayımlar gerektirir. Dağılımsal varsayımları göz ardı ederek öngörü bölgeleri oluşturmanın bir yolu, yeniden örnekleme tekniklerini kullanmaktır. Bu çalışmada, finansal aralık-değerli zaman serilerinin dinamik yapısını göz önüne alınarak, çok değişkenli öngörü bölgelerini oluşturmada iki yeniden örnekleme algoritması önerilmiştir. Gerçek verilerden elde edilen sonuçlar ile Monte-Carlo simülasyonu sonuçları önerilen yaklaşımların aralık değerli zaman serileri için geçerli öngörü bölgeleri ürettiğini göstermiştir.
