Seasonal adjustment of high-frequency time series
Yüksek frekanslı zaman serilerinde mevsimsel düzeltme
- Tez No: 800563
- Danışmanlar: PROF. DR. CEYLAN YOZGATLIGİL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonometri, Ekonomi, İstatistik, Econometrics, Economics, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Uygulamalı Matematik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Finansal Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 127
Özet
Mevsimsel düzeltme, zaman serilerinden düzenli, periyodik dalgalanmaların etkilerini kaldırmak için kullanılan istatistiksel bir tekniktir. Mevsimsel düzeltme, özellikle makroekonomide uzun vadeli eğilimleri ve desenleri anlamak, bilinçli kararlar almak için oldukça önemlidir, bu nedenle zaman serilerini doğru bir şekilde yorumlamak ve analiz etmek için gereklidir. Son yıllarda, çok kısa aralıklarla toplanan veriler olan yüksek frekanslı zaman serisi verilerinin sayısında önemli bir artış olmuştur. Yüksek frekanslı zaman serilerinin mevsimsel düzeltilmesi, yüksek düzeyde gürültü ve oynaklık sergileme eğilimleri nedeniyle zorluklar ortaya çıkarır. Sonuç olarak, mevsimsel etkileri doğru bir şekilde belirlemek ve ortadan kaldırmak daha zor hale gelir. Bu konuda yeni yöntemler geliştirilmektedir. Bu çalışma, yenilikçi yaklaşımlar kullanarak, farklı frekans ve özelliklere sahip çeşitli veri setlerini değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Naif, Loess ile Çok Değişkenli Mevsim-Trend Ayrıştırma (MSTL), Regresyon ile Mevsim-Trend Ayrıştırma (STR) ve Günlük Mevsimsel Düzeltme (DSA) gibi teknikler kullanılarak, saatlik, günlük ve haftalık frekanslardaki kompleks mevsimsel yapıya sahip zaman serilerinin mevsimsel düzeltmesi gerçekleştirilmiştir. Özellikle saatlik veriler analiz edilirken, STR yöntemi güzel sonuçlar gösterirken, günlük veriler için DSA yöntemi, çalışmada kullanılan dört veri setine dayalı olarak daha iyi performans göstermiştir. Genel olarak, MSTL ve STR yöntemleri tüm serilerde etkileyici sonuçlar göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Seasonal adjustment is a statistical methodology employed to eliminate the influence of regular cyclic patterns inherent in time series data. Seasonal adjustment is essential for accurately interpreting and analyzing time series, particularly in macroeconomics, where understanding long-term trends and patterns is crucial for making informed decisions. In recent years, there has been a substantial surge in the availability of high-frequency time series data, which pertains to data collected at very short intervals. Seasonal adjustment of high-frequency time series poses unique challenges due to their tendency to exhibit high levels of noise and volatility. As a result, accurately identifying and removing seasonal effects becomes more challenging. New methods are being developed on this subject. This study aims to assess a diverse range of data sets possessing different frequencies and characteristics, employing innovative approaches. Through the utilization of techniques such as naive, Multivariate Seasonal Trend Decomposition using Loess (MSTL), Seasonal-Trend Decomposition using Regression (STR), and Daily Seasonal Adjustment (DSA), the seasonal adjustment of time series exhibiting intricate seasonal patterns at hourly, daily, and weekly frequencies is undertaken. In particular, when analyzing hourly data, the STR method shows outstanding results, while for daily data, the DSA method performs better based on the four datasets used in the study. In general, both the MSTL and STR methods have shown impressive results.
Benzer Tezler
- Doğru hız kestirimi için aylık GPS kampanyalarının performansı üzerine bir inceleme
An investigation on the performance of monthly GPS campaigns for speed estimation
SİMGE TEKİÇ RAHMANLAR
Doktora
Türkçe
2019
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERSOY ARSLAN
PROF. DR. DOĞAN UĞUR ŞANLI
- Türkiye'de dış ticaret ve döviz kuru (1981-1995 vektör otoregresif yaklaşımı
Başlık çevirisi yok
GÜLNUR SORAÇOĞLU
- Markov zincirleri ile pazar payı tahmini ve renkli televizyon pazarına ilişkin bir uygulama
Market share estimation of colored TV with markov chains for the period of 1990-1995
BÜLENT MENGÜÇ
- Topraksız koşullarda yetiştirilen meyer limonunda farklı besleme kombinasyonlarının fidan kalitesi üzerine etkileri
The effect of different nutritional regimes on quality of nursery meyer plants produced in soilless conditions.
DUYGU MIŞRAKLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
ZiraatAkdeniz ÜniversitesiBahçe Bitkileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İLHAMİ TOZLU
- İşletmelerde istihdam türleri ve yeni gelişmeler
Types of employment and the new developments in firms
ZÜMRÜT ALÇİÇEK