A novel algorithm for time series model selection: mutual information model selection algorithm (MIMSA)

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik Bölümü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2017

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: ELİF AKÇA

Danışman: CEYLAN YOZGATLIGİL

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Zaman serilerinde model seçimi, son yıllarda birçok araştırmacı tarafından ilgi gören bir alandır. Bu kapsamda birçok yöntem literatüre kazandırılmıştır. Herhangi bir seri için aday modeller arasından en iyi modeli seçmek, veriyi oluşturan prosedürün açıklanması ve verinin bir sonraki zaman diliminde nasıl bir de˘ger alacağını öngörmek açısından oldukça önemlidir. Bu tezde, orijinal veri ve her bir aday modelin sağladığı tahminler arasındaki ortak bilgiyi, veriden gelen ampirik bilgi ve aday modellerdeki parametre sayısı ile düzenleyen yeni bir algoritmanın geliştirilmesi amaçlanmaktadır. Farklı senaryolar için gerçekleştirilen simülasyon çalışmaları ve gerçek veri üzerine uygulama, Box-Jenkins modellerinde sıra seçimi için geliştirilen bu algoritmanın var olan diğer yöntemler için iyi bir alternatif olabileceğini doğrulamaktadır. Anahtar Kelimeler: Zaman Serileri, Box-Jenkins Modelleri, Model Seçme Yöntemleri, Karşılıklı Bilgi