Zaman Serisi Analizleri

Zaman serisi analizleri, özellikle ekonomi, finans, istatistik ve mühendislik alanlarında geçmiş verilere dayalı olarak gelecek tahminleri yapılması, nedensel ilişkilerin belirlenmesi ve değişkenlerin dinamik yapılarının anlaşılması açısından vazgeçilmez bir analiz yöntemidir. Kodixa Danışmanlık olarak, zaman serisi veri setleri üzerinde bilimsel doğruluğu yüksek, gelişmiş ve çok boyutlu analizler sunuyor; EViews, RStudio ve MATLAB gibi profesyonel yazılımlar aracılığıyla kapsamlı bir modelleme ve yorumlama desteği sağlıyoruz.

Zaman serisi analiz süreci, temel düzeyde veri görselleştirme, trend ve mevsimsellik analizleriyle başlar. Grafiksel incelemeler yoluyla serinin genel yapısı değerlendirilir; ardından mevsimsel etkiler, dalgalanmalar ve uzun dönem eğilimler ayrıştırılır. Bu aşamayı, durağanlık analizleri takip eder. ADF (Augmented Dickey-Fuller), Phillips-Perron, KPSS, Zivot-Andrews ve Perron gibi testler aracılığıyla serinin zaman içerisindeki istikrarı ölçülür ve modelleme için uygun hale getirilmesi sağlanır.

Modelleme ve tahmin süreci, Box-Jenkins yöntemi çerçevesinde ARIMA modelleriyle başlar. Gerek tek değişkenli gerek çok değişkenli yapılar için ARIMA, SARIMA ve transfer fonksiyon modelleri uygulanır. Finansal seriler için volatiliteyi açıklayan ARCH, GARCH, EGARCH ve DCC-GARCH gibi ileri düzey modellerle serideki oynaklık analiz edilir. Ayrıca Almon ve Koyck dağıtılmış gecikme modelleri, sınıflayıcı regresyonlara yönelik Logit ve Probit modelleri, dinamik yapıyı değerlendirmek için etki-tepki fonksiyonları ve varyans ayrıştırma analizleri ile süreç zenginleştirilir.

Zaman serilerinde ilişkilerin yönünü belirlemek ve değişkenler arasındaki uzun dönemli denge ilişkilerini test etmek için Granger nedensellik testi, Toda-Yamamoto yöntemi ve Engle-Granger ile Johansen eşbütünleşme testleri kullanılmaktadır. Seriler arası ortak hareketlilik analizinde, hata düzeltme modelleri (ECM) yardımıyla kısa ve uzun dönem ilişkileri ayrı ayrı ortaya konur. Bu sayede sadece korelasyon değil, olası nedensel yapı da bilimsel temelde analiz edilebilir.

Tüm modellemeler sonrası, elde edilen sonuçların geçerliliği diagnostik testlerle değerlendirilir. LM otokorelasyon testi, White heteroskedasticity testi, CUSUM ve CUSUMQ grafik analizleri gibi yöntemlerle modelin varsayımlara uygunluğu, istikrarı ve hata yapısı kontrol altına alınır. Böylece oluşturulan modelin hem öngörü gücü hem de güvenilirliği sağlanmış olur.

Kodixa Danışmanlık olarak sunduğumuz zaman serisi analiz hizmeti, yalnızca teknik modelleme ile sınırlı değildir. Analizlerin araştırma sorularına uygun olarak seçilmesi, bulguların akademik veya sektörel bağlamda yorumlanması ve raporlanabilir hale getirilmesi sürecin bütüncül bir parçasıdır. Gerek yüksek lisans ve doktora düzeyindeki tezlerde, gerekse akademik makale ve kurumsal araştırmalarda kullanılmak üzere analiz sonuçları detaylı açıklamalarla desteklenmiş biçimde sunulur.

Zaman serisi verilerinizi güvenilir, anlamlı ve bilimsel temellere dayalı biçimde analiz ettirmek istiyorsanız, Kodixa’nın uzman veri analizi ekibiyle çalışarak modelleme sürecinizde yüksek kalite ve akademik geçerlilik elde edebilirsiniz.