Eğitim TS6. Stata ile Zaman Serisi Filtre Uygulamaları
2 gün (10.00-12.00 ve 13.00-16.00 arası)
Toplam 10 Saat
Eğitim Programı
1. Gün
Bir Zaman Serisinin Dört Bileşeni
Bir Eğilimin (Trendin) Düzgünleştirilmesi
tssmooth: Hanning düzleştiricisi
Bir Döngünün Düzgünleştirilmesi
tsline rawcycle
Gerçek Verilerin Düzgünleştirilmesi
tssmooth ma: Ağırlıklı hareketli ortalamalar (WMA Modelleri)
Tahmin Amaçlı Filtreler
tssmooth exponential
tssmooth dexponential
tssmooth hwinters
tssmooth shwinters
2. Gün
Hodrick–Prescott zaman serisi filtresi (tsfilter hp)
Örnek 1: İş çevrimi bileşeninin tahmin edilmesi
Örnek 2: Filtre parametrelerinin seçilmesi
Kalman Filtresi (sspace)
Bazı durağan durum-uzay modelleri
Örnek 1: Bir AR(1) modeli
Örnek 2: Bir ARMA(1,1) modeli
Örnek 3: Bir VAR(1) modeli
Örnek 4: Bir VARMA(1,1) modeli
Örnek 5: Bir dinamik faktör modeli
Bazı durağan olmayan durum-uzay modelleri
Örnek 6: Yerel seviye modeli
Örnek 7: Yerel doğrusal trend modeli