Zaman serisi modellerinin belirlenmesinde artıklara uygulanan tanı teknikleri üzerine bir çalışma
A study on diagnostic techniques applied to the residuals at identification of the time series models
Yazar: EDA BÖLÜK
Danışman: PROF. DR. LEVENT ŞENYAY
Dokuz Eylül Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı / Ekonometri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2012
Konu: Ekonometri = Econometrics ; Ekonomi = Economics
Dizin: ARIMA modelleri = ARIMA models ; Lagrange çarpanı = Lagrange multiplier ; Model belirleme = Model determination ; Model indirgeme yöntemleri = Model reduction methods ; Olasılıklar = Probabilities ; Petrol = Petroleum ; Zaman serileri = Time series ; Zaman serileri analizi = Time series analysis

Özet:
Bu tez çalışmasında öncelikle zaman serisi veri türleri ve özellikleri, zaman serisi analizinin amaçları ve bu analizlerde kullanılan temel teknikler tanıtılmış ve zaman serisi verileri ve modellerinin yapısal sınıflandırmaları yapılmıştır. Durağan zaman serisi modellerinden AR, MA ve ARMA, durağan olmayan modellerden ARIMA, SARIMA modellerinin teorik özellikleri ele alınmıştır. Bir zaman serisi verisine uygun zaman serisi modellerinden hangisinin seçileceği sorunu ve model seçiminde bu amaçla kullanılan temel bazı teknikler tanıtılmıştır. Seçilen modelin uygunluğunu kontrol etmek için artıklara uygulanan tanı kontrol yöntemleri ele alınmış ve uygulamalarının nasıl yapılacağı gösterilmiştir. Örnek bir uygulama olarak Avrupa Merkez Bankası verilerinden alınan Euro bölgesi için petrol varil fiyatları kullanılmıştır. Bu uygulamada petrol serisine uygun bir zaman serisi modeli uydurulmuş, bu modelin uygunluğu için artıkların otokorelasyonunun kontrolü, artıkların karelerinin kontrolü, Portmanto İyi-Uyum Testi, Durbin-Watson Testi, Lagrange Çarpanı Testleri ile kontrol edilerek sonuçların yorumlanmasına yer verilmiştir.Anahtar Kelimeler: Zaman Serisi Modelleri, Model Seçim Kriterleri, Model Tanı Kontrolü.

Abstract:
In this thesis study, it is firstly presented the features and types of the time series data, the aims of the time series analysis and the techniques used in this analysis and is made the consructional classification of the time series data and its models. It is discussed the abstract properties of ARIMA and SARIMA from the nonstationary models, and AR, MA and ARMA from the stationary time series models. It is presented the problem of which one can be chosen among the proper time series models for a time series data and some basic tecniques used for this purpose in the selection of the model. To check the suitability of the chosen model, it is discussed the diagnostic check methods carried out the residuals and it is shown how to do the applications. As a model application, it has been used the price per barrel of oil for EURO region taken from European Central Bank data. In this applicalitons, it has been fitted a time series model which is suitable for oil series and in order to test to fit the model it has been given place checking of the residual autocorrelation, checking of the square of the residuals, Portmanto lack-of-fit test, Durbin-Watson test, Lagranges multiplier tests , and the results of these tests has been interpreted.Keywords: Time Series Models, Model Selection Criteria, Model Diagnostic Checking.