Performance of time series decomposition for different type of time series

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Dokuz Eylül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstatistik Ana Bilim Dalı, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2017

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: TUĞÇE ERDOĞAN

Danışman: SEDAT ÇAPAR

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Zaman serilerinin seyri ve bu seriler ile yapılacak tahminler, serinin geleceğe ilişkin davranış biçiminin belirlenmesine yardım etmektedir. Özellikle ekonomi ve iş dünyasında olan belirsizlikler nedeni ile serilerin geleceğe ilişkin davranış biçimini belirlemek son derece önem kazanmıştır. Bu gibi durumlarda zaman serisinin özelliklerini ortaya koymak için kullanılan yöntemlerden başlıca ve en eski olanı serinin bileşenlerine ayrıştırılmasıdır. Ayrıştırma yöntemi, kısa dönemli öngörülerde anlaşılması ve yapılması en kolay yöntemdir. Bu yöntem, bir serinin mevsimselliğini ve trendini ortaya çıkartabilmek ya da istenildiği takdirde bu hareketleri seriden arındırabilmek amaçlı da kullanabilen bir yöntemdir. Bu çalışmada bileşenlerine ayırma yönteminin etkisini ölçmek amacıyla toplamsal ve çarpımsal modeller için R programı kodları yazılmıştır. Yazılan kodlar M-Competition zaman serisi veri setine uygulanmıştır. Elde edilen sonuçların daha önceki çalışmalarda önerilen sonuçlarla tutarlı olduğu görülmüştür.