EKONOMİK ZAMAN SERİLERİNDEKİ MEVSİMSELLİK VE ALTERNATİF MODELLEME YAKLAŞIMLARI

Yıl 2004, , 305 - 313, 10.06.2004

Füsun Deriş

https://doi.org/10.14783/maruoneri.678954

Öz

Haftalık, aylık veya üç aylık periyotlarda gözlenebilen zaman serilerinde kendini gösteren, her yıl az ya da çok kendini yineleyen yaklaşık periyodik örüntü mevsimsellik diye tanımlanabilir. Bu örüntünün zaman içersinde sabit kalmayıp, yıldan yıla değişim gösterebilme olasılığı analizini güçleştir. Ekonomik verilerde kendini gösteren mevsimsellik ya zaman serisi analizlerine geçilmeden seriden tamamen arındırılır ya da serinin izlediği temel yol kabul edilir ve bir model içinde açıklanır. Mevsimselliğin modellenmesi anlamına gelen bu görüşten hareket edilen makalede, modellemede kullanılan alternatif yaklaşımlar üzerinde durulmuştur. Deterministik, stokastik ve bütünleşik mevsimsel modelleme yöntemleri ele alınmış, ekonominin reel kesimindeki değişimleri ifade eden sanayi üretim endeksi verilerine uygulanmıştır. 1980.1 -
2002.2 dönemindeki üç aylık veriler kullanılarak, alternatifler arasından kestirim peıformansı en iyi olanın belirlenmesi yoluna gidilmiştir. Sonuçta aranan modelin, deterministik ve stokastik mevsimselliğin kombinasyonundan oluşan model olduğu belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

Zaman Serileri, Mevsimsellik, Modelleme Yaklaşımları

Kaynakça

• [1] AKGÜL, I. (2003). “Zaman Serilerinin Analizi ve ARIMA Modelleri”, Der Yayınları, İstanbul.
• [2] JADITZ, T. (1994). "Seasonality: Economic Data and Model Estimation”, Monthly Labor Review, 17-22.
• MILLS, T. C. (1992). “Time Series Techniques For Economists”, Cambridge University Press, United Kingdom.
• [3] FRANSES, P. H. (1998). “Time Series Models for Business and Economic Forecasting”, Cambridge University Press, United Kingdom.
• [4] ÜLENGİN, B. (1995). “Bütçe Açığı, Parasal Büyüme, Enflasyon, Döviz Kuru ve Üretim Arasındaki Nedensellik ilişkileri: Türkiye Üzerine Bir Uygulama”, ODTÜ Gelişme Dergisi, 22(1), 101-116.
• [5] MİRON, J. A. ve S. P. ZELDES, (1988). “Seasonality, Cost Shocks and The Production Smoothing Model of Inventories”, Econometrica, 56, 877-908.
• [6] BOX, G. E. P. ve G. M. JENKINS ve G. C. Reinsel, (1994). “Time Series Analysis: Forecasting and Control (third edition)”, Englewood Cliffs: Prentice Hail.
• [7] HYLLEBERG, S., C. JORGENSEN, ve N. K. SÛRENSEN, (1993). “Seasonality In Macroeconomic Time Series”, Empirical Economics, 18, 321-335.
• [8] BARSKY, R. B. ve J. A. MİRON, (1989). “The Seasonal Cycle and The Business Cycle”, Journal of Political Economy, 97, 503-534.
• [9] YAFEE, R. A. ve M. McGEE, (2000). “Introduction To Time Series Analysis and Forecasting With Applications of SAS and SPSS”, Academic Press, California.
• [10] PINDYCK, R. ve D. RUBINFELD, (1991). “Econometric Models and Economic Forecasts (Third Edition)”, McGraw-Hill Company, New York.
• [11] PANKRATZ, (1991). “Forecasting With Dynamic Regression Models”, John Wiley and Sons Inc., New York.
• [12] BBOX,G.E.P. ve G.M.JENKINS, (1970). “Time Series Analysis: Forecasting and Control”, San Fransisco, Holden-Day.
• [13] PANKRATZ, (1983). “Forecasting With Univariate Box- Jenkins Models”, John Wiley and Sons Inc., New York.