Ünite 14: Vektör Otoregresif Modellere Ait Uygulama — Önemli Kavramlar

Birden çok zaman serisinin birbirleriyle olan dinamik ilişkilerini, her bir değişkeni kendisinin ve diğer tüm değişkenlerin gecikmeli değerlerinin bir fonksiyonu olarak tahmin eden doğrusal eş anlı denklem sistemidir.

Bir zaman serisinin ortalamasının, varyansının ve ortak varyansının zamandan bağımsız olarak sabit kalması durumudur. Durağan olmayan serilerle yapılan analizler sahte regresyon riskine yol açar.

Bir zaman serisinin birim kök içerip içermediğini, yani durağan olup olmadığını belirlemek amacıyla kullanılan, serideki otokorelasyonu arındırmak için gecikmeli fark terimlerini modele ekleyen istatistiksel testtir.

Birim kök testlerinde katsayının sıfıra eşit olduğunu savunan hipotezi test etmek amacıyla hesaplanan ve standart t-dağılımı yerine Dickey-Fuller özel tablo değerleriyle karşılaştırılan test istatistiğidir.

Düzey değerinde durağan olan, yani herhangi bir fark alma işlemine gerek duyulmadan doğrudan analizlerde kullanılabilen zaman serisidir. Örnek olayda büyüme değişkeni düzeyde durağandır.

Düzey değerinde durağan olmayıp, durağan hale gelebilmesi için birinci dereceden farkının alınması gereken seridir. Örnek olayda enflasyon serisi birinci farkında durağanlaşmıştır.

Modelin uyum başarısı ile parametre sayısı arasındaki ödünleşmeyi dengeleyerek en uygun gecikme uzunluğunu seçmeye yarayan, en küçük değere sahip modelin tercih edildiği istatistiksel kriterdir.

Değişkenler üzerinde önsel hiçbir teorik kısıtlama veya eş anlılık varsayımı yapılmadan, tüm değişkenlerin birbirinin gecikmeleri üzerine tahmin edildiği başlangıç VAR modelidir.

Bir zaman serisinin kalıntılarının veya hata terimlerinin farklı dönemlerdeki değerleri arasında doğrusal bir ilişki bulunması durumudur. VAR modellerinde bulunmaması gereken bir sorundur.

Hata terimlerinin varyansının gözlemden gözleme veya zamana göre sabit kalmayıp değişkenlik göstermesi durumudur. Güvenilir tahminler için varyansın sabit olması gerekir.

Model kalıntılarının çarpıklık ve basıklık derecelerini inceleyerek normal dağılıma uygunluğunu sınayan testtir. VAR modellerinde bu varsayımın ihlali katsayı yorumlarını engellemez.

Tahmin edilen VAR modelinin dinamik olarak kararlı ve durağan olup olmadığını belirleyen, tüm değerlerin grafiksel olarak birim yarıçaplı dairenin içinde kalması gereken matematiksel kriterdir.

Bir değişkenin geçmiş değerlerinin, diğer bir değişkenin gelecekteki değerlerini tahmin etmede istatistiksel olarak anlamlı katkı sağlayıp sağlamadığını belirleyen analiz yöntemidir.

Çok değişkenli VAR modellerinde, bir değişken grubunun gecikmeli değerlerinin sistemdeki diğer değişkenler üzerinde toplu olarak anlamlı bir etkiye sahip olup olmadığını sınayan Ki-kare tabanlı testtir.

VAR sistemindeki değişkenlerden birinin hata terimine verilen bir standart sapmalık şokun, sistemdeki diğer değişkenlerin şimdiki ve gelecekteki değerlerinde yol açtığı dinamik tepkileri gösteren analizdir.

Her bir değişkenin öngörü hata varyansının yüzde kaçının kendi şoklarından, yüzde kaçının ise sistemdeki diğer değişkenlerin şoklarından kaynaklandığını gösteren yöntemdir.

Bir zaman serisinin zaman içinde izlediği ve tesadüfi olmayan sabit terim veya doğrusal trend gibi bileşenleri ifade eden yapısal özelliklerdir.

Modelin geleceğe yönelik yaptığı tahminlerde ortaya çıkan hataların değişkenliğini ifade eden ve varyans ayrıştırması analizinin temelini oluşturan istatistiksel büyüklüktür.