Boorstrap and its applications theory and exidende

Abstract

Bu çalışmada Bootstrap tekniği ve onun uygulamaları incelenmiştir. Tezin ilk bölümünde, Bootstrap tekniğini, merkezi limit teoremine dayalı Normal yaklaşım tekniğiyle karşılaştırıp, tekniğin dağılım tahminindeki doğruluk oranı üzerinde durulmuştur. Bu konudaki teorik analiz, Bootstrap tekniğinin en az Normal yaklaşım tekniği kadar iyi, hatta bazı durumlarda daha iyi, çalıştığım göstermiştir. Bu analiz, daha sonra deneysel analiz ile desteklenmiştir. Çalışmanın sonraki bölümleri, Bootstrap uygulamalarına adanmışta. Bu uygulamalara iki örnek olan, dinamik modellerde uygulanan F testinde Bootstrap kullanımı ve ortak faktör kısıtlamalarında Bootstrap kullanımı, açıkça incelenmiştir. Bootstrap tekniğinin performansı her iki uygulamada ayrı ayrı incelenip, yorumlanmışta. F testi uygulamasında, Bootstrap tekniği iyi çalışmasına karşın; ortak faktör kısıtlamalarında, olasılık oranı testi, Wald testi gibi testlere oranla daha kötü sonuçlar vermiştir. Anahtar Kelimeler: Bootstrap, Monte Carlo, F testi, Ortak Faktör Kısıtlaman, Olasılık Oranı testi, Wald testi. /

This thesis mainly discusses the theory and applications of an estimation technique called Bootstrap. The first part of the thesis focuses on the accuracy of Bootstrap in density estimation by comparing Bootstrap with another estimation technique called Normal approximation based on central limit theorem. The theoretical analysis on this issue shows that Bootstrap is always, at least as good as, and in some cases better than, the Normal approximation. This analysis has been supported by empirical analysis. Later parts of the thesis are devoted to the applications of Bootstrap. Two examples for these applications, Bootstrapping F-test in dynamic models and using Bootstrap in common factor restrictions have been extensively discussed. The performance of Bootstrap has been investigated separately and interpreted precisely. Bootstrap has worked well in F-test application, but it has been dominated by other tests such as Likelihood Ratio test, Wald test; in common factor restrictions. Keywords: Bootstrap, Monte Carlo, F-test, Common Factor Restrictions, Likelihood Ratio, Wald test.