Zaman serileri analizinde Box-Jenkins modelleri

Abstract

-123- ÖZET Bu çalışmanın amacı, veri bir zaman serisi için Box- Jenkins analiz yöntemi ile uygun bir model belirlemenin nasıl yapılacağını incelemektir. Bunun için, burada, gecikmeli otokorelasyon ve kısmi otokorelasyon katsayıları kullanılmıştır. Bir modelin, gecikmeli otokorelasyon ve kısmi otokorelasyon katsayıları kullanılarak belirlenebilmesi için, önce, eldeki serinin durağanlaş tın İması gerektiğin den, durağan ve durağan olmayan süreçlerin otokorelasyon ve kısmi otokorelasyon fonksiyonları ile diğer özellikleri incelenmiştir. Otoregresif, hareketli ortalama, karma ve birleştirilmiş otoregresif-hareketli ortalama süreçlerinin özellikleri incelenmiş, serinin, bu süreçlere ilişkin modellerden hangisine uyduğuna nasıl karar verileceği anlatılmıştır. Gün lük yaşamda oldukça sık karşılaşılan bazı model tipleri verilerek, 1923-82 yıllarında Türkiye'deki toplam tütün üre timi zaman serisi yardımıyla bir model belirleme, uygulama olarak sunulmuştur.

-124- SUMMARY The aim of this study is to analise how to identify a proper model using Box-Jenkins method for a given time series. Because it is necessary to obtain stationaeity of data before the autocorrelation and partial autocorrelation coefficients can be used to identify a model, the auto correlation and partial autocorrelation functions and some other relevant properties of stationary and non-stationary process are examined. The properties of autoregressive, moving -average, mixed and integrated autoregr.essive-moving average process are given and how to make a decision about which of the above processes will fit the data. Some common models used in applied studies are also presented. An application to total tobacco pruduction between 19 23-82 in, Turkey is given.