Zaman serilerinde durağanlık analizi ve ihracatın GSMH içindeki payı üzerine bir uygulama

Abstract

Zaman serileri analizinde son yıllarda görülen hızlı gelişmeler dinamik ekonometrik teorinin gelişmesine önemli katkılar sağlamıştır. Özellikle finansal zaman serilerinin analizlerine duyulan yoğun talep dinamik ekonometri bağlamında ?Finansal Ekonometri? ve ?Zaman Serisi Ekonometrisi? disiplinlerinin ortaya çıkmasına neden olmuştur. Bir zaman serisi, ilgilenilen bir büyüklüğün zaman içerisinde sıralanmış ölçümlerinin bir kümesidir. Zaman serisi ile ilgili analiz yapılma amacı ise, gözlem kümesince temsil edilen gerçeğin anlaşılması ve zaman serisindeki değişkenlerin gelecekteki değerlerinin doğru bir şekilde öngörülmesidir. Bu anlamda veri oluşum sürecini belirleme ve dolayısıyla modellemede kullanılan uygun bir öngörü yöntemi olan Box-Jenkins yöntemi kullanılmıştır. İstatistiki sonuç çıkarımlar açısından, serinin durağanlığı önemlidir. Bu yüzden serilerin önce birim kök içerip içermediğinin sınanması gerekir. Eğer seri durağan değil ise, yani birim köklü ise önce durağanlaştırılmalıdır. Bunun için en pratik yol da fark alma tekniğidir.Çalışmada teorik bilgilere yer verilmesinin yanında bunların daha kolay anlaşılması için şekillerle desteklenmiştir. Ayrıca teorik olarak anlatılan konular gerçek bir seri üzerinde uygulanarak açıklanmıştır.ANAHTAR KELİMELER: Zaman serileri, öngörü, Box-Jenkins yöntemi, durağanlık, birim kök, fark alma.

Rapid developments in time series analysis in recent years have contributed development of econometrics theory. Particularly significant demand on financial time series analysis in regards of dynamic econometrics has caused to emerge ?Financial Econometrics? and ?Time Series Econometrics? disciplines. A time serie is a set of measurements of an observation concerned and arranged timely. Aim of time series analysis is to realize the truth represented by observations set and to forecast future values of variables in time series accurately. Box-Jenkins method, which is a proper forecast method used in modelling, has been used to determine data forming process. Stationary of the series is important with regards of statistical results. In this respect it is necessary to test whether series have unit root. If the serie is not stationary, in other words it has unit root, serie must be converted to stationary form. The practical way of that is differentiation of the serie.Besides theorical information, illustrations have been used for the sake of explicit definition. Subjects, which are explained theoretically, have been implemented over real time series.KEY WORDS: Time series, forecast, Box-Jenkins method, stationary, unit root, differentiation