Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/584
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorมานพ วราภักดิ์-
dc.contributor.authorศุภลักษณ์ ใจสูง, 2522--
dc.contributor.otherจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะพาณิชยศาสตร์และการบัญชี-
dc.date.accessioned2006-06-28T12:56:16Z-
dc.date.available2006-06-28T12:56:16Z-
dc.date.issued2546-
dc.identifier.isbn9741742517-
dc.identifier.urihttp://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/584-
dc.descriptionวิทยานิพนธ์ (สต.ม)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2546en
dc.description.abstractศึกษาและเปรียบเทียบความสามารถในการควบคุมความคลาดเคลื่อนแบบที่ 1 และอำนาจการทดสอบของตัวสถิติทดสอบ ที่ตรวจสอบความเหมาะสมของตัวแบบอนุกรมเวลาทั้ง 3 ตัว คือ ตัวสถิติทดสอบ Ljung-Box ตัวสถิติทดสอบ Monti และตัวสถิติทดสอบ Daniel-Julio การเปรียบเทียบกระทำด้วยวิธีการทดลองภายใต้ตัวแบบอนุกรมเวลา 5 ตัวแบบ คือ AR(1) AR(2) MA(1) MA(2) และ ARMA(1,1) ลักษณะอนุกรมเวลา 4 ลักษณะ คือ อนุกรมเวลาคงที่ในค่าเฉลี่ยและคงที่ในความแปรปรวน ไม่คงที่ในค่าเฉลี่ยแต่คงที่ในความแปรปรวน คงที่ในค่าเฉลี่ยแต่ไม่คงที่ในความแปรปรวน และไม่คงที่ในค่าเฉลี่ยและไม่คงที่ในความแปรปรวน ขนาดตัวอย่าง 6 ระดับ คือ 40 50 60 70 80 และ 100 ในการวิจัยครั้งนี้ใช้วิธีการจำลองแบบมอนติคาร์โล และทดลองซ้ำๆ กัน 1,000 ครั้ง ในแต่ละกรณี เพื่อคำนวณค่าความน่าจะเป็นของความคลาดเคลื่อนแบบที่ 1 และอำนาจการทดสอบของตัวสถิติทดสอบทั้ง 3 ตัว ที่ระดับนัยสำคัญ 0.01 0.05 และ 0.10 ผลการวิจัยสรุปได้เป็น 2 ส่วน ดังนี้ 1) ความสามารถในการควบคุมความคลาดเคลื่อนแบบที่ 1 ตัวสถิติทดสอบ Ljung-Box สามารถควบคุมความคลาดเคลื่อนแบบที่1 ได้ทุกกรณีที่ศึกษา ยกเว้นเมื่อขนาดตัวอย่างเท่ากับ 40 และ 50 ที่ระดับนัยสำคัญ 0.01 และขนาดตัวอย่างเท่ากับ 40 ที่ระดับนัยสำคัญ 0.05 และ 0.10 ตัวสถิติทดสอบ Monti สามารถควบคุมความคลาดเคลื่อนแบบที่1 ได้ทุกกรณีที่ศึกษา ยกเว้นเมื่อขนาดตัวอย่างเท่ากับ 40 ที่ระดับนัยสำคัญ 0.01 ตัวสถิติทดสอบ Daniel-Julio สามารถควบคุมความคลาดเคลื่อนแบบที่1 ได้ทุกกรณีที่ศึกษา 2) อำนาจการทดสอบ ตัวสถิติทดสอบ Daniel-Julio จะให้อำนาจการทดสอบสูงสุดในทุกกรณีที่ศึกษา สำหรับตัวสถิติทดสอบ Ljung-Box และตัวสถิติทดสอบ Monti นั้นจะให้อำนาจการทดสอบสูงเฉพาะบางกรณีเท่านั้น เมื่อขนาดตัวอย่างเพิ่มขึ้น จะทำให้ค่าอำนาจการทดสอบของตัวสถิติทดสอบทั้ง 3 ตัวเพิ่มขึ้น ค่าอำนาจการทดสอบของตัวสถิติทดสอบทั้ง 3 ตัว จะเพิ่มขึ้นตามระดับอัตสหสัมพันธ์ของความคลาดเคลื่อนสุ่มในตัวแบบอนุกรมเวลาen
dc.description.abstractalternativeTo investigate the probability of type-I error and power of the tests of Ljung-Box test, Monti test, and Daniel-Julio test in testing goodness-of-fit test for autocorrelation in time series models. The comparison was done by experiment under the time series models, characteristics of time series and sample sizes. The time series models are AR(1), AR(2), MA(1), MA(2), and ARMA(1,1). The characteristics of time series are stationary, nonstationary in mean, nonstationary in variance, and nonstationary in mean and variance. The sample sizes are 40, 50, 60, 70, 80, and 100. This study used the Monte Carlo simulation method. The experiment was repeated 1,000 times under each case at 1, 5, and 10 % significance levels to calculate the probability of type-I error and power of the tests. Results of the study are as follows 1) Probability of type-I error : Ljung-Box test could control the probability of type-I error for all simulated cases except when sample sizes are 40 and 50 at 1% significance level, and simple size is 40 at 5 and 10 % significance levels. Monti test could control the probability of type-I error for all simulated cases except when sample size is 40 at 1% significance level. Daniel-Julio test could control the probability of type-I error for all simulated cases. 2) Power of the test : Daniel-Julio test has the highest power for all simulated cases. The other tests has high power for only some cases. The power of the test increases when simple sizes increase. The power of the test increases when level of autocorrelation of random errors in time series models increase.en
dc.format.extent1875598 bytes-
dc.format.mimetypeapplication/pdf-
dc.language.isothen
dc.publisherจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen
dc.relation.urihttp://doi.org/10.14457/CU.the.2003.1080-
dc.rightsจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen
dc.subjectการวิเคราะห์อนุกรมเวลาen
dc.subjectการทดสอบสมมติฐานen
dc.subjectการวิเคราะห์ความคลาดเคลื่อน (คณิตศาสตร์)en
dc.subjectวิธีมอนติคาร์โลen
dc.titleการทดสอบเทียบความกลมกลืนสำหรับอัตสหสัมพันธ์ในตัวแบบอนุกรมเวลาen
dc.title.alternativeGoodness-of-fit tests for autocorrelation in time series modelsen
dc.typeThesisen
dc.degree.nameสถิติศาสตรมหาบัณฑิตen
dc.degree.levelปริญญาโทen
dc.degree.disciplineสถิติen
dc.degree.grantorจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen
dc.email.advisorfcommva@acc.chula.ac.th-
dc.identifier.DOI10.14457/CU.the.2003.1080-
Appears in Collections:Acctn - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Supalak.pdf1.89 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.