Azərbaycanca
Беларускі
Dansk
Deutsch
Española
Français
Indonesia
Italiana
日本語
Қазақ
Lietuvos
Nederlands
Português
Русский
සිංහල
แบบไทย
Türkçe
Українська
中國人
United State
Afrikaans
Kointegrasyon veya Eşbütünleşme, durağan olmayan (ing:non-stationary) iki zaman serisi arasındaki korelasyonu incelemek için geliştirilmiş bir tekniktir. Türkçede koentegrasyon veya eşbütünleşim olarak da bilinir. Eğer iki veya daha fazla zaman serisi, kendileri durağan olmadıkları halde, bunların bir doğrusal birleşimi durağan ise bu serilerin eşbütünleşik (veya koentegre) oldukları söylenebilir. Eşbütünleşme tekniği Clive Granger tarafından geliştirilmiştir.
80'lerden önce pek çok ekonomist durağan olmayan zaman serileri üzerinde analizler yapmıştır. Fakat bu türden analizlerin yanıltıcı regresyon ile sonuçlandığı Granger ve Robert Engle tarafından ispatlanmaştır. Bu bulgunun sonucunda daha önce yapılan niceliksel çalışmaların çoğunun tekrar gözden geçirilmesi zorunluluğu ortaya çıkmıştır. Yanıltıcı regresyonun sebebi ise durağan olmayan serilerin stokastik eğilim etkisi içermeleridir. Stokastik eğilim dikkate alınmadan regresyon analizi yapıldığında iki değişken arasında varmış gibi görünen ilişkinin aslında rastlantısal olarak gelişen bir eğilime dayalı olduğu gösterilebilir.
Durağan olmayan zaman serileri ile analiz yapmak için genelde serilerin birinci veya daha fazla dereceden farkları alınır. Örneğin bir hisse senedinin fiyatı 5,6,7,8,9 şeklinde gidiyorsa bu serinin birinci farkı alındığında 1,1,1,1 şeklinde gidecektir. Eğer bir zaman serisi birinci farkı alındığında durağan hale geliyorsa bu serinin birinci dereceden bütünleşik olduğu söylenir ve bu seri I(1) şeklinde gösterilir. Benzer şekilde bir zaman serisi n kere farkı alınarak durağanlaştırılabiliyorsa bu zaman serisi n. dereceden bütünleşik anlamında I(n) ile gösterilir. Uygulamada genelde en fazla 2 veya 3. dereceye kadar fark alınması serilerin durağanlaştırılması için yeterlidir.
Ayrıca bakınız
Kaynakça
- İngilizce Wikipedia, Cointegration maddesi
 | Ekonomi veya finans ile ilgili bu madde seviyesindedir. Madde içeriğini genişleterek Vikipedi'ye katkı sağlayabilirsiniz. |
wikipedia, wiki, viki, vikipedia, oku, kitap, kütüphane, kütübhane, ara, ara bul, bul, herşey, ne arasanız burada,hikayeler, makale, kitaplar, öğren, wiki, bilgi, tarih, yukle, izle, telefon için, turk, türk, türkçe, turkce, nasıl yapılır, ne demek, nasıl, yapmak, yapılır, indir, ücretsiz, ücretsiz indir, bedava, bedava indir, mp3, video, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, resim, müzik, şarkı, film, film, oyun, oyunlar, mobil, cep telefonu, telefon, android, ios, apple, samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, pc, web, computer, bilgisayar
Kointegrasyon veya Esbutunlesme duragan olmayan ing non stationary iki zaman serisi arasindaki korelasyonu incelemek icin gelistirilmis bir tekniktir Turkcede koentegrasyon veya esbutunlesim olarak da bilinir Eger iki veya daha fazla zaman serisi kendileri duragan olmadiklari halde bunlarin bir dogrusal birlesimi duragan ise bu serilerin esbutunlesik veya koentegre olduklari soylenebilir Esbutunlesme teknigi Clive Granger tarafindan gelistirilmistir 80 lerden once pek cok ekonomist duragan olmayan zaman serileri uzerinde analizler yapmistir Fakat bu turden analizlerin yaniltici regresyon ile sonuclandigi Granger ve Robert Engle tarafindan ispatlanmastir Bu bulgunun sonucunda daha once yapilan niceliksel calismalarin cogunun tekrar gozden gecirilmesi zorunlulugu ortaya cikmistir Yaniltici regresyonun sebebi ise duragan olmayan serilerin stokastik egilim etkisi icermeleridir Stokastik egilim dikkate alinmadan regresyon analizi yapildiginda iki degisken arasinda varmis gibi gorunen iliskinin aslinda rastlantisal olarak gelisen bir egilime dayali oldugu gosterilebilir Duragan olmayan zaman serileri ile analiz yapmak icin genelde serilerin birinci veya daha fazla dereceden farklari alinir Ornegin bir hisse senedinin fiyati 5 6 7 8 9 seklinde gidiyorsa bu serinin birinci farki alindiginda 1 1 1 1 seklinde gidecektir Eger bir zaman serisi birinci farki alindiginda duragan hale geliyorsa bu serinin birinci dereceden butunlesik oldugu soylenir ve bu seri I 1 seklinde gosterilir Benzer sekilde bir zaman serisi n kere farki alinarak duraganlastirilabiliyorsa bu zaman serisi n dereceden butunlesik anlaminda I n ile gosterilir Uygulamada genelde en fazla 2 veya 3 dereceye kadar fark alinmasi serilerin duraganlastirilmasi icin yeterlidir Ayrica bakinizJohansen esbutunlesme testi ARDL sinir testiKaynakcaIngilizce Wikipedia Cointegration maddesiEkonomi veya finans ile ilgili bu madde taslak seviyesindedir Madde icerigini genisleterek Vikipedi ye katki saglayabilirsiniz