Seasonal adjustment of high-frequency time series
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Uygulamalı Matematik Enstitüsü, Finansal Matematik Anabilim Dalı, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: İLAYDA TOSUN
Danışman: Ceylan Yozgatlıgil
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
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.