Box-Jenkins metodolojisinin model belirleme (kimliklendirme) aşamasında; Kısmi Otokorelasy… — KPSS İstatistik

Box-Jenkins metodolojisinin model belirleme (kimliklendirme) aşamasında; Kısmi Otokorelasyon Fonksiyonu ( $PACF$ ) grafiğinin belirli bir $p$ gecikmesinden sonra aniden sıfıra kesilmesi ( $cut-off$ ), aşağıdaki model türlerinden hangisinin derecesini belirlemek için birincil kriter olarak kullanılır?

Otoregresif ( $AR$ ) modellerAnswer
B
Hareketli Ortalama ( $MA$ ) modelleri
C
Otoregresif Hareketli Ortalama ( $ARMA$ ) modelleri
D
Üstel Düzleştirme yöntemleri
E
Deterministik Trend süreçleri

Answer

PACF grafiğinin kesilme (cut-off) özelliği, Otoregresif (AR) modellerin derecesini belirlemek için kullanılır.

Zaman serileri teorisinde, durağan bir Otoregresif sürecin (AR) kısmi otokorelasyon fonksiyonu (PACF), sürecin derecesine (p) eşit olan gecikmeden sonra istatistiksel olarak sıfıra eşit olur. Bu 'kesilme' (cut-off) davranışı, Box-Jenkins metodolojisinde modelin AR türünde olduğunun ve derecesinin belirlenmesinin en temel göstergesidir.

Step-by-Step Solution

Fonksiyon özelliklerini hatırla.

PACF (Kısmi Otokorelasyon Fonksiyonu), AR(p) süreçleri için p. gecikmeden sonra sıfıra düşer (kesilir).

PACF, aradaki gecikmelerin etkisini temizleyerek doğrudan ilişkiyi ölçtüğü için AR derecesinden sonraki tüm katsayılar teorik olarak sıfırdır.

Model kimliklendirme kuralını uygula.

Grafikte bir kesilme (cut-off) görülüyorsa bu AR modeline işaret eder.

ACF fonksiyonu kesilseydi MA modeli, her ikisi de sönümlenseydi ARMA modeli düşünülürdü.

Key Concept

AR(p) modellerinde PACF p. gecikmede kesilir (cut-off), ACF ise sönümlenir.

Question

Answer

Step-by-Step Solution

Key Concept

Common Mistakes

Topics

More questions from this topic