Zaman serisi modellerinin tanısal kontrol aşamasında, modelden elde edilen artıkların () kendisinde herhangi bir otokorelasyon gözlemlenmemesine rağmen; artıkların karelerinin () otokorelasyon fonksiyonunun (ACF) istatistiksel olarak anlamlı değerler alması ve yavaş sönümlenmesi durumuyla karşılaşılabilir. Bu bulgu, serinin istatistiksel özellikleri ve değişkenlik yapısı hakkında aşağıdakilerden hangisini göstermektedir?
- ASerinin ortalama durağanlığı için uygulanan fark alma işleminin yetersiz olduğunu
- Seride 'volatilite kümelenmesi' etkisinin bulunduğunu ve varyansın koşullu olarak zamana bağlı değiştiğiniAnswer
- CHata terimlerinin varyansının tüm zaman dilimleri için sabit (homoskedastik) bir değer aldığını
- DModelin tersinirlik (invertibility) koşullarını sağlamadığını ve parametrelerin birim çember dışında kaldığını
- ESeride deterministik bir trend bileşeni bulunduğunu ve varyansın bu trende bağlı olarak doğrusal arttığını
Answer
Seride volatilite kümelenmesi etkisinin bulunduğu ve varyansın koşullu olarak zamana bağlı değiştiği cevabı doğrudur.
Zaman serilerinde artıkların kendisinde otokorelasyon olmaması serinin ortalama bakımından 'beyaz gürültü' gibi davrandığını gösterir. Ancak artıkların karelerindeki () anlamlı otokorelasyon, varyansın (oynaklığın) geçmiş değerlere bağımlı olduğunu kanıtlar. Bu durum, finansal verilerde sıkça görülen büyük değişimlerin büyük değişimleri takip etmesi, yani volatilite kümelenmesi olgusunun istatistiksel göstergesidir.
Step-by-Step Solution
Key Concept
Koşullu Değişen Varyans ve Volatilite Kümelenmesi
Estimated Time:1m 30s