Zaman serileri analizinde Box-Jenkins (ARIMA) metodolojisi çerçevesinde model belirleme (tanımlama) aşamasında, saf bir otoregresif () sürecin derecesini () saptamak için kullanılan en temel özellik aşağıdakilerden hangisidir?
- AOtokorelasyon fonksiyonunun () . gecikmeden sonra sıfıra kesilmesi (cut-off)
- Kısmi otokorelasyon fonksiyonunun () . gecikmeden sonra sıfıra kesilmesi (cut-off)Answer
- CKısmi otokorelasyon fonksiyonunun () üstel veya sinüsoidal şekilde azalarak sönümlenmesi (tailing off)
- DSerinin otokorelasyon katsayılarının tüm gecikmelerde istatistiksel olarak anlamsız olması
- ESerinin varyansının her gecikmede sistematik olarak artış göstermesi
Answer
Otoregresif (AR) süreçlerin derecesi, kısmi otokorelasyon fonksiyonunun (PACF) p. gecikmeden sonra sıfıra kesilmesi (cut-off) özelliği ile belirlenir.
Otoregresif (AR) modellerde, serinin bugünkü değeri ile geçmiş değerleri arasındaki doğrudan ilişkiyi ölçen kısmi otokorelasyon fonksiyonu (PACF), p. gecikmeden sonra istatistiksel olarak anlamlılığını kaybeder ve sıfıra kesilir. Bu özellik, Box-Jenkins metodolojisinde modelin derecesini (p) belirlemek için kullanılan temel teşhis aracıdır.
Step-by-Step Solution
Key Concept
AR(p) Süreçlerinde PACF Kesilmesi (Cut-off)
Hints
1
AR ve MA modellerinin ACF ve PACF davranışlarının birbirinin simetriği olduğunu düşünün.
2
MA modellerinde ACF kesilirken, AR modellerinde hangi fonksiyonun kesildiğini hatırlayın.
Practice More
MA(q) süreçleri için ACF ve PACF davranışlarını karşılaştırarak bilgilerinizi pekiştirebilirsiniz.
Estimated Time:45s