Performance of time series decomposition for different type of time series

Abstract

Zaman serilerinin seyri ve bu seriler ile yapılacak tahminler, serinin geleceğe ilişkin davranış biçiminin belirlenmesine yardım etmektedir. Özellikle ekonomi ve iş dünyasında olan belirsizlikler nedeni ile serilerin geleceğe ilişkin davranış biçimini belirlemek son derece önem kazanmıştır. Bu gibi durumlarda zaman serisinin özelliklerini ortaya koymak için kullanılan yöntemlerden başlıca ve en eski olanı serinin bileşenlerine ayrıştırılmasıdır. Ayrıştırma yöntemi, kısa dönemli öngörülerde anlaşılması ve yapılması en kolay yöntemdir. Bu yöntem, bir serinin mevsimselliğini ve trendini ortaya çıkartabilmek ya da istenildiği takdirde bu hareketleri seriden arındırabilmek amaçlı da kullanabilen bir yöntemdir. Bu çalışmada bileşenlerine ayırma yönteminin etkisini ölçmek amacıyla toplamsal ve çarpımsal modeller için R programı kodları yazılmıştır. Yazılan kodlar M-Competition zaman serisi veri setine uygulanmıştır. Elde edilen sonuçların daha önceki çalışmalarda önerilen sonuçlarla tutarlı olduğu görülmüştür.

Course of the time series and estimates to be made with this series, will help to determine the behavior for the next series. Especially due to the uncertainties in the world of business and economics, to determine the future behavior of the series has become extremely important. In such cases, the main and the oldest method that is used to reveal the properties of the time series is time series decomposition. Decomposition method is the easiest method to understand and make in short-term predictions. This method can reveal the seasonality and trend of a time series and split a time series into its components. In this study, a program in R is written for additive and multiplicative models in order to measure the effect of the decomposition method. Time series included in M-Competition are used to test the written R code. The results obtained were consistent with the results suggested in previous studies.