Automatic time series forecasting using the ATA method with STL decomposition and Box-Cox transformation

---

Tezin Türü: Doktora

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

Tezin Onay Tarihi: 2021

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: ALİ SABRİ TAYLAN

Danışman: GÜÇKAN YAPAR

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

ATA metodu, mevcut yöntemlerin başlangıç değeri ve optimizasyon aşamalarında karşılaşılan sorunlara yenilikçi çözümler sunan yeni bir tek değişkenli zaman serisi tahmin yöntemidir. ATA methodunun öngörü performansı, hem uygulama kolaylığı hem de öngörülerin doğruluğu açısından mevcut öngörü yöntemlerinden üstündür. Mevsimsellikten arındırmanın tercih edilen herhangi bir ayrıştırma yöntemiyle gerçekleştirilebildiği mevsimsel olmayan veya mevsimsellikten arındırılmış zaman serilerine uygulanabilir. Otomatik zaman serisi öngörüleri için kapsamlı bir sistem olarak tasarlanan algoritma ATAforecasting ve fable.ata R paketleri olarak geliştirilmiştir. Hazırlanan algoritma, her çeşit zaman serisi bileşenini tercih edilen herhangi bir ATA yöntemiyle modellemeye ve bazı popüler ayrıştırma tekniklerini kullanarak mevsimsellik modellerini ele almaya odaklanır. ATAforecasting algoritması araştırmacıların, STL, TBATS, stR, TRAMO/SEATS ile mevsimselliği modelleyebilmesini, Box-Cox dönüşüm ailesi ile dönüşüm yapabilmesini ve herhangi bir zaman serisini basit ATA, toplamsal, çarpımsal, sönümlü trend ATA ve sabit-seviyeli ATA trend yöntemleriyle analiz edebilmesini sağlar. Araştırmacılar ve veri analistleri için herhangi bir tür zaman serisi veri setini uzmanlık gerektirmeden modellemek için geniş kapsamlı fonksiyonlar sunar. Ek olarak, ATAforecasting algoritması model spesifikasyonlarının türlerini ve bunların grafiklerini oluşturur ve ATA metodunun performansını kesinlikle artıran farklı doğruluk ölçütleri kullanır.