Aralik Degerli Zaman Serileri Öngörü Yöntemlerinin Karsilastirilmasi

Zaman Serilerinde gelisen bir konu olan aralik degerli zaman serileri, çesitli çözümleme yöntemleri ve modelleme tekniklerinin farkli kombinasyonlari ile zaman serisi öngörü yöntemlerinin elde edilmesi, elde edilen yöntemlerinin öngörü dogruluklari karsilastirilarak en yüksek dogrulugu saglayan yöntem ve modelin belirlenmesi amaçlanmistir.Veri seti olarak günlük zaman serisi verileri kullanilmistir.Farkli yaklasimlar (Yaklasim1, Yaklasim2, Yaklasim3) ve uygun modelleme teknikleri (Karma Otoregresif Bütünlesik Hareketli Ortalama Modeli (ARIMA), Yapay Sinir Aglari (YSA), Holt Üstel Düzlestirme Yöntemi ve Vektör Otoregresif Modeller (VAR)) aralik degerli zaman serilerini analiz etmek için kullanilmistir.Farkli öngörü yöntemleri olusturulmus, aralik degerli zaman serilerinin öngörü yöntemleri ile çözümlenmesi sonucu deneysel çalismanin verileri olan Hata Kareleri Ortalamasinin Karekökü (RMSE), Ortalama Mutlak Yüzde Hata (MAPE), Theil' in Aralik Istatistikleri (U') ve Aralik Ortalama Oransal Varyansi (ARV') degerleri elde edilmistir.Uygulanan yöntemlerden elde edilen öngörü sonuçlarinin degerlendirilmesi neticesinde VAR modelinin üstünlügü görülmüstür.