Examkin

Soru

Zorluk: OrtaKısmi Otokorelasyon Fonksiyonu (PACF)

Bir araştırmacı, durağan bir zaman serisinin modelini belirlemek için otokorelasyon (ACFACF) ve kısmi otokorelasyon (PACFPACF) grafiklerini incelemektedir. Yapılan analiz sonucunda ACFACF grafiğinin geometrik olarak sıfıra doğru sönümlendiği (tailing off), PACFPACF grafiğinde ise ilk iki gecikmenin güven sınırlarının dışında kalarak anlamlı olduğu, ancak üçüncü gecikmeden itibaren tüm değerlerin kesildiği (cutting off) görülmüştür.

Buna göre, Box-Jenkins metodolojisi kapsamında araştırmacının kimliklendirmesi gereken en uygun model aşağıdakilerden hangisidir?

  1. AR(2)AR(2)Cevap
  2. B
    MA(2)MA(2)
  3. C
    AR(1)AR(1)
  4. D
    MA(1)MA(1)
  5. E
    ARMA(1,1)ARMA(1,1)

Cevap

İkinci dereceden otoregresif model olan AR(2)AR(2) süreci en uygun modeldir.
Zaman serisi analizinde, Otoregresif (AR) süreçlerin karakteristik özelliği, otokorelasyon fonksiyonunun (ACFACF) sönümlenerek azalması, kısmi otokorelasyon fonksiyonunun (PACFPACF) ise model derecesi olan pp gecikmesinden sonra kesilmesidir. Soruda PACF'nin 2. gecikmeden sonra kesildiği ve ACF'nin sönümlendiği belirtildiği için bu süreç AR(2)AR(2) modelidir.

Adım Adım Çözüm

1
ACF grafiğinin davranışını analiz et
ACF sönümlenme (tailing off) gösteriyor.
ACF'nin sönümlenmesi, sürecin saf bir Hareketli Ortalama (MA) modeli olmadığını, muhtemelen bir Otoregresif (AR) model olduğunu gösterir.
2
PACF grafiğinin davranışını ve kesilme noktasını belirle
PACF 2. gecikmede anlamlı, 3. gecikmede kesilmiş.
PACF'nin pp gecikmesinden sonra kesilmesi, modelin pp. dereceden bir AR süreci olduğunu kanıtlar.
3
Bulguları birleştirerek model derecesini ata
p=2p = 2 olan Otoregresif model.
Sönümlenen ACF ve 2. gecikmede kesilen PACF özellikleri sadece AR(2)AR(2) modeli ile uyumludur.

Anahtar Kavram

AR(p) modellerinde kısmi otokorelasyon fonksiyonunun (PACF) 'cut-off' (kesilme) özelliği

Daha Fazla Pratik

ACF ve PACF grafiklerinin birlikte sönümlendiği durumlarda ARMA(p,q) modellerinin nasıl kimliklendirildiğini inceleyebilirsiniz.
Tahmini Süre:1m 30s
Bu soruyu puanla

Konular

Kısmi Otokorelasyon Fonksiyonu (PACF)

Bu konudan daha fazla soru