Examkin

Question

Difficulty: EasyDeterministik Trend Modelleri (Trend Durağan Süreçler)

Zaman serisi analizinde, hata terimleri sabit varyanslı ve sıfır ortalamalı bir beyaz gürültü (white noisewhite\ noise) süreci iken, serinin ortalamasının zamanın deterministik bir fonksiyonu (Yt=β0+β1t+ϵtY_t = \beta_0 + \beta_1 t + \epsilon_t) olarak değiştiği süreçlere 'trend durağan' (trend stationarytrend\ stationary) süreçler denir. Bu tür bir süreci durağan hale getirmek için uygulanması gereken en uygun yöntem aşağıdakilerden hangisidir?

  1. Serinin deterministik trendden arındırılması (detrending)Answer
  2. B
    Serinin birinci dereceden farkının alınması
  3. C
    Seriye logaritmik dönüşüm uygulanması
  4. D
    Serinin mevsimsel farkının alınması
  5. E
    Seriye hareketli ortalama (MA) filtresi uygulanması

Answer

Trend durağan süreçleri durağanlaştırmak için serinin deterministik trendden arındırılması (detrending) yöntemi kullanılmalıdır.
Deterministik trend modellerinde (Trend Durağan Süreçler), serinin ortalaması zamanın bilinen bir fonksiyonudur. Bu fonksiyon (genellikle doğrusal bir regresyon doğusu) seriden çıkarıldığında geriye kalan hata terimleri durağan hale gelir. Bu işleme 'trendden arındırma' (detrending) denir.

Step-by-Step Solution

1
Sürecin yapısını analiz etme
Sürecin Yt=β0+β1t+ϵtY_t = \beta_0 + \beta_1 t + \epsilon_t formunda olduğu ve trendin zamanın (tt) bir fonksiyonu olduğu belirlenir.
Deterministik trend, rassal olmayan ve zamanla değişen bir ortalamayı ifade eder.
2
Uygun durağanlaştırma yöntemini seçme
Trendden arındırma (detrending) işlemi seçilir.
Trend durağan (TS) süreçlerde trendden arındırma yapılırken, fark durağan (DS) süreçlerde fark alma işlemi uygulanır.

Key Concept

Trend Durağan (TS) ve Fark Durağan (DS) Süreç Ayrımı
Rate this question

Topics

Deterministik Trend Modelleri (Trend Durağan Süreçler)

More questions from this topic