در این مقاله انواع نقاط پرت نوساز، جمع پذیر، تغییر سطح و تغییر موقت در سری­های زمانی معرفی و اثر آن­ها در تعیین مدل، برآورد پارامترها و باقیمانده­های مدل مورد بررسی قرار گرفته است. در مطالعه­ای شبیه­سازی، مدل (1و1) garch را در نظر گرفته و آن را با هر یک از نقاط پرت در نقطه زمانی خاصی ادغام کرده، سپس به بررسی و مقایسه تاثیر هر نوع نقطه پرت روی این مدل پرداخته شده است. در نهایت باقیمانده­ها با حض...

  در این مقاله انواع نقاط پرت نوساز، جمع پذیر، تغییر سطح و تغییر موقت در سری­های زمانی معرفی و اثر آن­ها در تعیین مدل، برآورد پارامترها و باقیمانده­های مدل مورد بررسی قرار گرفته است. در مطالعه­ای شبیه­سازی، مدل (1و1) GARCH را در نظر گرفته و آن را با هر یک از نقاط پرت در نقطه زمانی خاصی ادغام کرده، سپس به بررسی و مقایسه تاثیر هر نوع نقطه پرت روی این مدل پرداخته شده است. در نهایت باقیمانده­ها با ...

مشاهدات سری های زمانی گاهی اوقات تحت تأثیر پیشامدهایی نظیر: اعتصاب ها، ظهور جنگ، بحران های سیاسی و غیره قرار می گیرند. نتایج این پیشامدهای بازدارنده، به وجود آمدن مشاهداتی مصنوعی است که با بقیه ی مشاهدات در سر ی های زمانی، سازگاری ندارد. این قبیل مشاهدات را نقاط پرت می نامند. در این پایان نامه ابتدا روش آزمون دنباله ای را برای پیدا کردن نقاط پرت جمع پذیر و نوساز در مدل های arma به کار می بریم. ...

بسیاری از سری های زمانی در عمل تحت تاثیر رویدادهای خارجی نظیر:اعتصاب ها، ظهور جنگ، بحران های سیاسی و غیره قرار می گیرند. نتیجه ی این پیشامدهای بازدارنده که نقاط پرت نامیده می شوند، ظهور مشاهدات تصنعی است که با سایر مشاهدات سری زمانی سازگاری ندارد. در این رساله نقاط پرت نوساز، جمع پذیر، تغییر سطح و تغییر موقت در مدل های garch مورد بررسی قرار گرفته و جهت شناسایی نقاط پرت، اثرات آن ها در تعیین مدل...

در این رساله به شناسایی داده‏های پرت جمع‏پذیر در سری های تلفیق یافته که در سال‏های اخیر توجه خاص بسیاری از آماردانان را به خود جلب کرده است، پرداخته شده است. ابتدا با به کار بردن تابع مداخله، اثر چهار نوع معمول نقطه ی پرت، 1) نقطه‏ی پرت نوساز، 2) نقطه‏ی پرت جمع‏پذیر، 3) تغییر سطح و 4) تغییر موقت، را در مدل سری زمانی sarima به عنوان یک حالت خاص مدل فصلی تلفیق یافته بررسی کرده و در ادامه سه روش ب...

در این تحقیق به تاثیر و شناسایی انواع نقاط پرت نوساز، جمع پذیر، تغییر سطح، تغییر موقت در تعیین مدل و براورد پارامترهای سری زمانی چند متغیره پرداخته می شود. برای شناسایی انواع نقاط پرت در مدل سری های زمانی چند متغیره روش تکرار پانکراز و همکاران (2000) مورد توجه قرار می گیرد. سپس توانایی این روش نسبت به روش کلاسیک یک متغیره سری زمانی مورد بررسی قرار می گیرد. از آنجا که قیمت سکه تحت تاثیر قیمت جها...

مشاهدات سری های زمانی گاهی اوقات تحت تأثیر پیشامدهایی نظیر: اعتصا ب ها، ظهور جنگ ها، بحران های سیاسی و غیره قرار می گیرند. نتایج این پیشامدهای بازدارنده، به وجود آوردن مشاهدات مصنوعی است که با بقیه ی مشاهدات سری زمانی سازگاری ندارد. این قبیل مشاهدات را نقاط پرت می نامند. در این رساله نقاط پرت نوساز، جمع پذیر، تغییر سطح ، تغییر موقت در سری های زمانی چند متغیره مورد بررسی قرار گرفته اند. جهت شن...

از جمله نقاط دیگری که در این پایان نامه می توان به آن اشاره کرد نقاط دور است که ارتباط نزدیکی با نقطه پرت دارد. همچنین در این پایان نامه نقاط ضعیف و تک افتاده را مورد بررسی قرار می دهیم و کاربردهای آن را نشان می دهیم و به کمک این نقاط، ناهمگنی فضاهای تیخونف را اثبات می کنیم . همچنین شرایط وجود نقاط پرت در فضاهای تیخونف را بررسی کرده و ثابت می کنیم که اعداد حقیقی شامل نقاط پرت هستند.

در حضور هم خطی با ناپایدار بودن برآورد کمترین توان های دوم پارامترها، انتظار می رود که باقیمانده ها هم ناپایدار باشند و در این صورت ممکن است که یک باقیمانده بزرگ از برازش کمترین توان های دوم نمایان گر یک مشاهده پرت نباشد و برعکس. در این صورت لزوم بررسی نقاط پرت هنگامی که از روش های معمول برآورد غیر از کمترین توان های دوم از جمله برآوردگر لیو استفاده می شود ضروری به نظر می رسد. در این مقاله با ا...

گاهی زیر مجموعه کوچکی از داده ها می توانند اثر نامناسبی بر برآورد پارامترها یا پیش بینی داشته باشند. بنابراین یافتن این داده ها برای تحلیل گر رگرسیون حائز اهمیت بوده و گامی مهم در فرآیند ساختن مدل است. اغلب وجود مشاهدات ناروا و وقوع هم خطی به صورت هم زمان پیچیدگی هایی را ایجاد می کند. بنابراین لازم است ابتدا هم خطی کنترل و سپس به تشخیص مشاهدات ناروا پرداخته شود. از سوی دیگر هم خطی باعث افزایش و...