EKONOMETRİK ZAMAN SERİLERİ TAHMİNİNDE BULANIK ZAMAN SERİLERİ YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

Authors : Aytaç PEKMEZCİ, Nevin Güler DİNCER, Öznur İŞÇİ GÜNERİ

Pages : 307-320

Doi:10.15637/jlecon.6.020

View : 19 | Download : 9

Publication Date : 2019-07-28

Article Type : Research Paper

Abstract :Bulanık Zaman Serileri insert ignore into journalissuearticles values(BZS); yöntemleri, istatistiksel yöntemlerin aksine, hiçbir varsayım gerektirmemesi, az sayıda gözlemle çalışabilmesi, eksik, belirsiz ve dilsel veriyi işleyebilme yeteneğine sahip olması gibi avantajlarından dolayı zaman serisi analizinde son zamanlarda sıklıkla kullanılmaktadır. Şu ana kadar çok sayıda BZS yöntemi önerilmiştir. Bu yöntemlerden bir kısmı bulanıklaştırma adımında bulanık kümeleme algoritmalarının kullanımına dayanmaktadır. Ancak bu yöntemlerin ekonometrik zaman serilerinin tahmininde performanslarının karşılaştırılmasına dayanan bir çalışma bulunmamaktadır. Bu çalışmada, bulanıklaştırma adımında sırasıyla Bulanık C-Ortalamalar insert ignore into journalissuearticles values(BCO);, Gustafson-Kessel insert ignore into journalissuearticles values(GK); ve Bulanık K-Medoidler insert ignore into journalissuearticles values(BKM); kümeleme algoritmalarını kullanan 3 BZS yöntemi 454 ekonometrik zaman serisine uygulanmış ve elde edilen tahmin sonuçları Ortalama Mutlak Yüzde Hata insert ignore into journalissuearticles values(OMYH);, Hata Kareler Ortalamasının Karekökü insert ignore into journalissuearticles values(HKOK);, Varyans Hesabı insert ignore into journalissuearticles values(VF); uyum iyiliği kriterlerine göre karşılaştırılmıştır. Karşılaştırmalar sonucunda, BKM algoritmasına dayanan BZS yönteminin tüm zaman serilerinin OMYH kriterine göre %72.25’inde, HKOK kriterine göre %65.9’unda, VH kriterine göre ise %59.3’ünde en iyi tahmin sonuçlarını sağladığı görülmüştür. 
Keywords : Bulanık Kümeleme, Bulanık Zaman Serileri, Zaman Serileri Analizi, Tahmin