ARIMA modelleri

Zaman serisi analizi , anlamlı istatistikleri ve verinin diğer istatistiklerini almak için birkaç yöntemi vardır. Zaman serisi tahmini önceden bilinen olayları baz alarak gelecek olayları tahmin etmenin kavramsal modelidir.

Zaman serisi tahmini, bir zaman dizisi aracılığıyla olayların tahmin edilmesi için kullanılan bir tekniktir. Teknik, jeolojiden davranışa ve ekonomiye kadar birçok çalışma alanında kullanılmaktadır.

Box -Jenkins öngörü yöntemi, öngörüsü yapılacak seri için önceden her hangi bir fonksiyonel bir biçim önermemektedir. Yöntem, en iyi modele ulaşmak için yinelemeli yaklaşım kullanır. Seçilen modelin seriyi tam doğru bir biçimde tanımlayıp tanımlamadığı bir takvim veriyle kontrol edilir.

ARIMA Tahmin Sonuçları P,d,q değerleri belirlendikten sonra modelin tahmin aşamasına geçilir. Bunun için Stat>>Time Series>>ARIMA seçeneği seçilir. AR(1)’in p-değeri 0,05’ten küçük çıkmış yani AR modeli anlamlıdır. Sabit değer ise 0,05’ten büyük çıktığı için anlamsızdır modelden çıkarılmalıdır.6 May 2020

ARIMA zaman serisi modeli, t zamanındaki değerin geçmiş değerler ile modellenmesidir. AutoRegressive(AR),Integrated(I) ve Moving Average(MA) kısımlarından oluşur ve p,d,q parametre değerlerini alır. AR seviyesini “p”, I seviyesini yani kaç fark alındığını “d” ve MA seviyesini “q” gösterir.3 Şub 2020

ARIMA modelleri, durağan olmayan ancak fark alma işlemiyle durağan hale dönüştürülmüş serilere uygulanan modellerdir. Durağan olmayan ancak fark alma işlemiyle durağan hale dönüştürülmüş serilere uygulanan modellere “durağan olmayan doğrusal stokastik modeller” denir.