Otoregresif Model: Özellikler, Süreç ve Çıkarım

Gelecek tahmini genellikle teknik bir temel gerektirir. Pratik dünyada analistler, piyasadaki bir emtia veya trendin geçmiş değerlerine dayalı olarak gelecekteki değerleri tahmin eder. İstatistiksel bir modelde, geçmiş değerlerin bir dizi olgusal verisi verildiğinde gelecekteki değerleri tahmin edebiliyorsa, buna otoregresif denir.

Örneğin, geçmiş performansına dayalı olarak gelecekte bir hisse senedi fiyatı elde etmek için otoregresif bir model devreye girebilir. Analistler, davranışı modellemek için yalnızca geçmiş verileri girdi olarak kullanır.

Bu nedenle, otoregresif adında "auto" (Yunanca "self" anlamına gelen) öneki kullanılır. AR modelleri ayrıca koşullu modeller, geçiş modelleri veya Markov modelleri olarak adlandırılır.

Otoregresif (AR) Modeli Hakkında

İstatistikte, ekonometride ve hatta görüntü işlemede, otoregresif (AR) model, bir tür rastgele süreç olarak kabul edilir. Anlamı, doğada, ekonomide vb. zamanla değişen bir dizi kesin olayın istatistiklerini göstermek için kullanılır.

Pratik olarak, zaman serilerinde geçmiş ve şimdiki değerler arasındaki benzerlikler gözlemlenir. Bu, bu tür verilerdeki otokorelasyonun kapsamını ifade eder. Örneğin, bugün hisse senedi fiyatını bilerek, yarın değerlemesi hakkında genellikle kaba bir tahminde bulunabiliriz. Bu, otoregresif modelin dayandığı yönü, korelasyonu gösterir.

Otoregresif (AR) modeli, regresyon yöntemleri üzerine kurulu tahmin modellerinden biridir. Çoklu regresyon modelleri, tahmin edicilerin doğrusal bir kombinasyonunu kullanarak bir değişkeni tahmin edecektir; otoregresif model ise değişkenin sahip olduğu geçmiş değerlerin bir kombinasyonunu kullanır. Otoregresif Dağıtılmış Gecikme (ADL) modellerinin aksine, AR modelleri bir zaman serisindeki varlıklar arasındaki seri korelasyonlara dayanır.

Bu nedenle, Otoregresyon (AR) bir zaman serisi modelidir. Otoregresif model, geçmiş olaylardaki değerlere dayalı olarak gelecekteki değerleri tahmin etmek içindir. Önceki adımların gözlemlerinden gelen girdi verilerini kullanır ve regresyon denklemini kullanarak bir sonraki adımdaki değeri tahmin eder. Bu model, bir dizi zaman serisi probleminde doğru tahminlerle sonuçlanabilir.

Genellikle, belirli bir zaman serisindeki değerler içinde türetilen korelasyonlara (seri korelasyon) ve bunları yönlendiren ve takip eden değerlere dayanan algoritmadan yararlanır. Geçmiş değerlerin mevcut değerleri etkilediği hipotezi, istatistiksel tekniği, hava durumu, finans, örneğin ekonomi ve zamanla değişen diğer süreçler gibi doğayı analiz etmek için faydalı kılar.

Okuyun: Doğrusal Regresyon Modeli

Belirgin özellikleri

• Otoregresif modeller, geçmiş değerlere dayalı olarak gelecekteki değerleri tahmin etmeye yardımcı olur.
• Gelecekteki eğilimleri tahmin etmek için teknik analizde otoregresif modeller kullanılır.
• Otoregresif modeller, geleceğin geçmişe benzeyeceği teorisine dayanmaktadır.
• Zaman serisi verileri, aynı gözlem biriminde birden çok periyotta toplanan verilerdir.

Tahmin, hızlı teknolojik dalgalanma gibi değişken koşullara veya finansal alan söz konusu olduğunda, finansal krizlerden etkilenen piyasa koşulları vb. gibi değişken koşullara tabidir.

AR Süreci

Süreç doğrusal bir regresyondur. Aynı serideki bir veya daha fazla geçmişin değerlerine karşı mevcut zaman çizelgeleri serisi içindeki verilerin gerilemesidir.

Regresyon analizinde, genellikle "düzenli" doğrusal regresyonda, zaman içinde bir "t" noktasındaki sonuç değişkeni (Y) değeri, doğrudan tahmin değişkeni (X) ile ilişkili kalır.

Burada, basit doğrusal regresyon ve AR modelleri, Y'nin X'e ve ayrıca Y için önceki değerlere bağlı kalması biçiminde farklılık gösterir. Korelasyon analizi, iki sürekli değişken arasındaki ilişkileri ölçmek için kullanılan bir tekniktir.

AR süreci stokastik süreçlerden biridir. Olasılık teorisine göre, belirsizlik derecelerine veya bir dereceye kadar rastgeleliğe neden olur. Rastgelelik, tarihsel veri kümesi içinde, gelecekteki eğilimleri kolayca tahmin edebileceğiniz anlamına gelir. Ama asla yüzde bir doğru olamazsın.

Süreç genellikle yaklaşıklık gerektirir ve çoğu olayda güvenilecek kadar "yeterince yakındır".

AR Paket Servisi

Sektördeki analistler genellikle tahmin ve tahminde istatistiksel teknikleri dört gözle beklerler. Otoregresif (AR) modeli ile ilgili öğrenme, profesyonel analistlerin Veri Bilimi ve Veri Analizi projelerini güvenle almalarına her zaman yardımcı olur. Konuyla ilgili, upGrad gibi sağlayıcılar tarafından verilen eğitim kursları, yolculuğu ileriye taşımaya yardımcı olur. upGrad markası, profesyonel başarınıza öncülük etmeye hazır, sektörle ilgili çok çeşitli programlar sunan çevrimiçi bir yüksek öğrenim platformudur.

Sıradaki ne?

Veri bilimi hakkında bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için oluşturulan ve 10'dan fazla vaka çalışması ve proje, uygulamalı uygulamalı atölye çalışmaları, endüstri uzmanlarıyla mentorluk sunan IIIT-B & upGrad'ın Veri Biliminde PG Diplomasına göz atın, 1- endüstri danışmanlarıyla bire bir, en iyi firmalarla 400+ saat öğrenim ve iş yardımı.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden çevrimiçi veri bilimi kurslarını öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.