Bir araştırmacı, Türkiye ekonomisine ait aylık Sanayi Üretim Endeksi verilerini kullanarak uygun bir zaman serisi modeli belirlemek istemektedir. Beş farklı aday model için hesaplanan Akaike (AIC) ve Schwarz (BIC) bilgi kriterleri aşağıdaki tabloda sunulmuştur:
| Model | AIC | BIC |
|---|---|---|
| Model I | 312,40 | 318,20 |
| Model II | 310,85 | 322,50 |
| Model III | 314,60 | 317,15 |
| Model IV | 309,50 | 325,45 |
| Model V | 316,25 | 328,90 |
Zaman serisi analizinde model seçiminde yalınlık (parsimony) ilkesini daha güçlü bir ceza puanı ile destekleyen Schwarz Bilgi Kriteri (BIC) esas alındığında, en uygun model aşağıdakilerden hangisidir?
- AModel I
- BModel II
- Model IIICevap
- DModel IV
- EModel V
Cevap
Schwarz Bilgi Kriteri (BIC) değerlerine bakıldığında en düşük değere sahip olan Model III en uygun modeldir.
Zaman serisi modellerinin karşılaştırılmasında kullanılan Akaike (AIC) ve Schwarz (BIC) bilgi kriterlerinde temel kural, en düşük değere sahip olan modelin tercih edilmesidir. Schwarz Bilgi Kriteri (BIC), örneklem büyüklüğünü ve parametre sayısını dikkate alarak parametre artışına AIC'den daha büyük bir ceza verir. Tablo incelendiğinde, BIC değerleri arasında en küçük değer 317,15 ile Model III'e aittir. Bu nedenle BIC esas alındığında en uygun model budur.
Adım Adım Çözüm
Anahtar Kavram
Bilgi kriterlerinde (AIC, BIC) temel kural 'en küçük olanın' (minimization) seçilmesidir; BIC kriteri parametre sayısı arttıkça AIC'ye göre daha ağır ceza puanı uygulayarak daha basit modelleri öne çıkarır.
Daha Fazla Pratik
AIC ve BIC sonuçlarının çeliştiği durumlarda parsimoni (yalınlık) ihtiyacına göre hangi kriterin neden tercih edildiğini araştırınız.
Tahmini Süre:1m 30s