Otoregresif Entegre Hareketli Ortalama (ARIMA)
Otoregresif Entegre Hareketli Ortalama Nedir?
Bir otoregresif entegre hareketli ortalama veya ARIMA, veri kümesini daha iyi anlamak veya gelecekteki eğilimleri tahmin etmek için zaman serisi verilerini kullanan istatistiksel bir analiz modelidir .
Otoregresif Entegre Hareketli Ortalamayı (ARIMA) Anlama
Bir otoregresif entegre hareketli ortalama modeli, bir bağımlı değişkenin gücünü diğer değişen değişkenlere göre ölçen bir regresyon analizi biçimidir . Modelin amacı, gerçek değerler yerine serideki değerler arasındaki farkları inceleyerek gelecekteki menkul kıymetleri veya finansal piyasa hareketlerini tahmin etmektir.
Bir ARIMA modeli, bileşenlerinin her birinin aşağıdaki gibi ana hatlarıyla belirtilmesiyle anlaşılabilir:
- Otomatik regresyon (AR), kendi gecikmeli veya önceki değerlerine göre gerileyen değişen bir değişkeni gösteren bir modeli ifade eder.
- Entegre (I) , zaman serilerinin durağan hale gelmesine izin vermek için ham gözlemlerin farklılaşmasını temsil eder, yani veri değerleri, veri değerleri ve önceki değerler arasındaki farkla değiştirilir.
- Hareketli ortalama (MA) , bir gözlem ile gecikmeli gözlemlere uygulanan hareketli bir ortalama modelden kalan hata arasındaki bağımlılığı içerir.
Her bileşen, standart gösterime sahip bir parametre olarak işlev görür. ARIMA modelleri için standart bir gösterim, kullanılan ARIMA modelinin türünü belirtmek için tamsayı değerlerinin parametrelerin yerini aldığı p, d ve q içeren ARIMA olacaktır. Parametreler şu şekilde tanımlanabilir:
- p : modeldeki gecikmeli gözlemlerin sayısı; gecikme sırası olarak da bilinir.
- d : ham gözlemlerin farklılaşma sayısı; aynı zamanda farklılaşma derecesi olarak da bilinir.
- q: hareketli ortalama penceresinin boyutu; hareketli ortalamanın sırası olarak da bilinir.
Bir de doğrusal regresyon modeli, örneğin, terimlerin sayısı ve tipi dahildir. Parametre olarak kullanılabilen 0 değeri, modelde belirli bir bileşenin kullanılmaması gerektiği anlamına gelir. Bu şekilde, ARIMA modeli, bir ARMA modelinin veya hatta basit AR, I veya MA modellerinin işlevini yerine getirmek için yapılandırılabilir.
Otoregresif Entegre Hareketli Ortalama ve Durağanlık
Bir otoregresif entegre hareketli ortalama modelinde, veriler onu durağan hale getirmek için farklılık gösterir. Durağanlığı gösteren bir model, verilerde zaman içinde sabitlik olduğunu gösteren bir modeldir. Çoğu ekonomik ve piyasa verisi eğilimleri gösterir, bu nedenle farklılaşmanın amacı eğilimleri veya mevsimsel yapıları ortadan kaldırmaktır.
Mevsimsellik veya veriler bir takvim yılı boyunca tekrar eden düzenli ve öngörülebilir modeller gösterdiğinde, regresyon modelini olumsuz etkileyebilir. Bir eğilim ortaya çıkarsa ve durağanlık belli değilse, süreç boyunca hesaplamaların çoğu büyük bir etkinlikle yapılamaz.