Grangerleştirmeyi Anlamak: Zaman Serisi Verilerini Hazırlama Kılavuzu

Grangerleştirme, zaman serisi verilerini durağan bir sürece dönüştürme işlemidir; bu, verilerin istatistiksel özelliklerinin zaman içinde sabit kalması anlamına gelir. Bu, verilerden eğilim ve mevsimsellik bileşenlerinin çıkarılması ve yalnızca tahmin edilemeyen artık değişimlerin bırakılmasıyla gerçekleştirilir. serisi başka bir zaman serisini tahmin etmek için kullanılabilir. Granger nedensellik testi, eğer bir zaman serisi başka bir zaman serisini tahmin etmek için kullanılıyorsa, o zaman ikisi arasında bir tür ilişki olması gerektiği fikrine dayanmaktadır. Verileri parçalayarak, aslında zaman serileri arasında var olabilecek her türlü ilişkiyi ortadan kaldırıyoruz ve tahmin etmeyi daha zor hale getiriyoruz.

Zaman serisi verilerini parçalamanın çeşitli yöntemleri vardır; bunlar arasında:

1. Trendi Azaltma: Bu, doğrusal veya logaritmik bir trend çizgisi uydurarak verilerden genel trendi çıkarmayı ve ardından bunu orijinal verilerden çıkarmayı içerir.
2. Mevsimsel ayrıştırma: Bu, verileri mevsimsel modeller gibi bileşen parçalarına ayırmayı ve bunları verilerden çıkarmayı içerir.
3. Farklılaştırma: Bu, zaman serisindeki ardışık gözlemler arasındaki farkın alınmasını içerir; bu, verilerde mevcut olabilecek herhangi bir eğilimin veya mevsimselliğin ortadan kaldırılmasına yardımcı olabilir.
4. Otoregresif Entegre Hareketli Ortalama (ARIMA) modelleme: Bu, eğilim, mevsimsellik ve rastgele değişim bileşenlerini içeren verilere istatistiksel bir modelin yerleştirilmesini içerir. Model daha sonra verilerden bu bileşenleri çıkarmak ve yalnızca kalan varyasyonları bırakmak için kullanılabilir. analizin sonuçları.