Empirical investigation of the properties of ATA forecasting method
ATA öngörü yönteminin ampirik özelliklerinin incelenmesi
- Tez No: 661684
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ İDİL YAVUZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Öngörü, endüstri, ticaret, sağlık ve ekonomi gibi tüm bilimsel alanlarda önemlidir. Literatürde birçok öngörü yöntemi vardır, ancak üstel düzleştirme, sadeliği ve doğruluğu nedeniyle çok popüler bir yöntemdir. Basit üstel düzleştirme, sabit bir seviye etrafında rastgele dağıtılmış veri kümeleri için kullanılır. Holt'un doğrusal eğilim yöntemi, doğrusal eğilim verileriyle başa çıkmaya yardımcı olan bir yöntemdir. Üstel düzleştirme yöntemlerinin yaygın olarak kullanılmasına ve uzun süredir literatürde olmasına rağmen, modellerin öngörü doğruluğunu potansiyel olarak etkileyen bazı problemleri vardır. Ata, bu sorunların üstesinden gelmek ve daha iyi tahminler sunmak için önerilen yeni bir öngörü yöntemidir. Bu yüksek lisans tezinde, Ata ve üstel düzleştirmenin öngörü doğrulukları, doğrusal eğilimi olmayan veya doğrusal eğilimi ve sönümlenmiş eğilimi olan veri kümeleri için karşılaştırılacaktır. Bu çalışmada verilen sonuçlar, farklı örneklem büyüklükleri ve varyansları ve tahmin hataları içeren simüle edilmiş veri setleri kullanılarak elde edilmiştir. Bu sonuçlar doğrultusunda hem kısa hem de uzun vadeli tahminler karşılaştırılmaktadır. Sonuçlar, Ata yönteminin hem kısa hem de uzun vadeli tahminler için her iki türde zaman serisi verisinde üstel düzleştirmeden daha iyi performans gösterdiğini ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
Forecasting is important in all scientific fields such as industrial, commercial, medical and economic. There are many forecasting methods in the literature, but exponential smoothing is a very popular method due to its simplicity and accuracy. Simple exponential smoothing is used for data sets randomly distributed around a constant level. Holt's linear trend method is a method that helps to deal with linearly trended data. Despite the fact that exponential smoothing methods are widely used and have been in the literature for a long time, they have some problems that potentially affect the predictive accuracy of models. Ata is a new forecasting method that has been proposed to overcome these problems and to provide better forecasts. In this thesis, the forecasting accuracy of Ata and exponential smoothing will be compared for data sets with no or linear trend. The results given in this study are obtained using simulated data sets with different sample sizes and variances and the forecast accuracy is compared using the mean squared forecast error. In line with these results, the forecast accuracy is calculated for both short and long term forecasting horizons. The results reveal that the proposed approach outperforms exponential smoothing for most types of time series data for both short and long term forecasting horizons.
Benzer Tezler
- Ampirik dağılımlar ve genelleştirilmiş lambda dağılımının M/M/1 kuyruk modeli simülasyonunda kullanımı
Başlık çevirisi yok
BERNA DENGİZ
- İkili sıvı alaşımların yapıları ve taşıma özellikleri
The Structure and transport properties of liquid binary alloys
FÜGEN DAVER
- Kademesiz çapraz akımla çalışan bir difüzörde şeker pancarından şeker ekstraksiyonu
Başlık çevirisi yok
ALİ ALTINER
