Question

Difficulty: EasyARMA Modelleri

Bir kamu iktisadi teşebbüsünün aylık üretim verileri üzerinde yapılan zaman serisi analizinde, serinin durağan olduğu belirlendikten sonra model kimliklendirme (identification) aşamasına geçilmiştir. Yapılan incelemede, otokorelasyon fonksiyonunun (ACF) 1. gecikmeden sonra aniden sıfıra kesildiği, kısmi otokorelasyon fonksiyonunun (PACF) ise üstel olarak sönümlendiği gözlenmiştir.

Buna göre, bu süreci ifade etmek için önerilecek en uygun model aşağıdakilerden hangisidir?

  1. A
    Birinci dereceden otoregresif süreç: AR(1)AR(1) (Yt=ϕYt1+ϵtY_t = \phi Y_{t-1} + \epsilon_t)
  2. Birinci dereceden hareketli ortalama süreci: MA(1)MA(1) (Yt=ϵt+θϵt1Y_t = \epsilon_t + \theta \epsilon_{t-1})Answer
  3. C
    İkinci dereceden otoregresif süreç: AR(2)AR(2) (Yt=ϕ1Yt1+ϕ2Yt2+ϵtY_t = \phi_1 Y_{t-1} + \phi_2 Y_{t-2} + \epsilon_t)
  4. D
    İkinci dereceden hareketli ortalama süreci: MA(2)MA(2) (Yt=ϵt+θ1ϵt1+θ2ϵt2Y_t = \epsilon_t + \theta_1 \epsilon_{t-1} + \theta_2 \epsilon_{t-2})
  5. E
    Birinci dereceden karma süreç: ARMA(1,1)ARMA(1,1) (Yt=ϕYt1+ϵt+θϵt1Y_t = \phi Y_{t-1} + \epsilon_t + \theta \epsilon_{t-1})

Answer

Birinci dereceden hareketli ortalama süreci olan MA(1), ACF grafiğinin 1. gecikmeden sonra kesilmesi ve PACF grafiğinin sönümlenmesi özelliğiyle bu veriye en uygun modeldir.
Doğru cevap olan birinci dereceden hareketli ortalama süreci (MA(1)), zaman serisi literatüründe otokorelasyon fonksiyonunun (ACF) tam olarak modelin derecesi olan 1. gecikmeden sonra sıfıra düşmesiyle karakterize edilir. Bu süreçte kısmi otokorelasyon fonksiyonu (PACF) ise üstel veya sinüzoidal bir şekilde azalarak sönümlenir.

Step-by-Step Solution

1
Otokorelasyon fonksiyonunun (ACF) davranışını analiz edin.
ACF 1. gecikmeden sonra kesilmektedir.
ACF'nin bir noktada aniden sıfıra düşmesi (kesilmesi), sürecin bir Hareketli Ortalama (MA) süreci olduğunu ve derecesinin (q) kesilme noktasına eşit olduğunu gösterir.
2
Kısmi otokorelasyon fonksiyonunun (PACF) davranışını analiz edin.
PACF sönümlenmektedir (dies out).
PACF'nin sönümlenmesi, sürecin saf bir otoregresif süreç olmadığını, MA bileşeninin baskın olduğunu teyit eder.
3
Sonuçları birleştirerek uygun modeli belirleyin.
q = 1 olan bir MA süreci, yani MA(1) belirlenmiştir.
ACF'nin q. gecikmede kesilmesi ve PACF'nin sönümlenmesi MA(q) modelinin tipik özelliğidir.

Key Concept

Zaman serilerinde model kimliklendirme (identification) için ACF ve PACF grafiklerinin teorik davranışlarının karşılaştırılması.

Practice More

Bir AR(1) süreci için ACF ve PACF davranışlarının nasıl değişeceğini düşünerek bilgilerinizi pekiştirebilirsiniz.
Estimated Time:45s
Rate this question