ARIMA Nedir?
ARIMA, ‘AutoRegressive Integrated Moving Average’ kelimelerinin kısaltmasıdır ve zaman serisi verileri üzerinde uygulanan istatistiksel bir modelleme tekniğidir. Zaman serisi analizi, zamana bağlı verilerin analizini yaparak gelecekteki değerlerini tahmin etmek amacıyla kullanılır. ARIMA modeli, otoregresif ve hareketli ortalama bileşenlerini bir araya getirir ve bu sayede geçmiş değerleri ve hata terimlerini kullanarak tahminler yapar.
ARIMA modelinin temel bileşenleri; AR (AutoRegressive) kısmı, verinin geçmiş gözlemlerine dayalı bir tahmin yapar. Bu, modelin verideki otoregresif ilişkileri tanımlamasına yardımcı olur. I (Integrated) kısmı, verinin durağanlığa ulaşmasını sağlamak için farklı zaman dilimlerinde fark alma işlemi yapar. MA (Moving Average) kısmı ise, hata terimlerinin geçmiş değerlerinden yararlanarak tahminlerde bulunur. Bu yapı, ARIMA’nın güçlü bir model olmasını sağlar, çünkü hem geçmiş gözlemleri hem de hata terimlerini dikkate alır.
ARIMA modelinin ana kullanım alanı, ekonomik göstergeler, finansal veriler veya her türlü zaman serisi verisi üzerinde tahminler yapmaktır. Örneğin; borsa hisse senedi fiyatları, hava durumu tahminleri veya satış tahminleri gibi birçok alanda ARIMA modeli kullanılabilir. Python, bu tür zaman serisi analizi için popüler bir programlama dili olduğu için ARIMA modeli uygulamaları Python kütüphaneleri aracılığıyla kolayca yapılabilir.
Python’da ARIMA Modeli Kullanmanın Adımları
ARIMA modelini Python’da uygulamak için gereken adımlar, temel olarak veri hazırlama, modelin kurulması ve tahmin aşamalarını içerir. Bu bölümde, ARIMA fonksiyonu ile zaman serisi tahmini yapmak için izlemeniz gereken temel adımları adım adım inceleyeceğiz.
İlk adım, zaman serisi verisini hazırlamaktır. Bunun için, öncelikle veriyi yüklemeli ve gerektiğinde tarih formatına dönüştürmelisiniz. Veri setinizi inceleyerek geçerli değerleri kontrol edin. Eksik verileri temizlemek veya doldurmak, modelin doğruluğunu artıracaktır. Daha sonra, verinin durağan olup olmadığını kontrol etmeniz gerekir. Durağan bir zaman serisi, $ (X_t – E(X_t)) $ ve $ Cov(X_{t}, X_{t-k}) $ gibi, zamanla sabit olan ortalama ve varyansa sahip olmalıdır.
Bunu test etmek için Dikeylik Testi (Dicky-Fuller Testi) ve ACF/PACF gibi grafiklerle durağanlığı analiz edebilirsiniz. Eğer veri durağan değilse, birinci fark veya ikinci fark alarak veriyi durağan hale getirin. Şimdi zaman serisininizi ARIMA modeline uygun hale getirdiniz!
ARIMA Modelinin Kurulması
Modelinizi kurmadan önce, uygun p, d ve q parametrelerini belirlemeniz gerekecek. Burada