Zaman Serisi Analizi: Geleceği Bugünden Görün

Zaman serisi analizi, belirli zaman aralıklarında toplanan verilerin (günlük satışlar, aylık enflasyon, yıllık GSYH vb.) istatistiksel yöntemlerle incelenmesi ve geleceğe yönelik tahminlerde bulunulması sürecidir. İş dünyasında stratejik planlama için vazgeçilmez bir araçtır.

Zaman Serisinin Bileşenleri

Bir zaman serisi genellikle dört ana bileşenden oluşur:

Trend (Eğilim): Verinin uzun vadeli artış veya azalış yönü.
Mevsimsellik (Seasonality): Belirli dönemlerde (örneğin her yılın Aralık ayında) tekrarlanan düzenli hareketler.
Döngüsellik (Cyclicality): Ekonomik konjonktüre bağlı olarak ortaya çıkan, mevsimsellikten daha uzun süreli dalgalanmalar.
Rassal (Düzensiz) Hareketler: Öngörülemeyen, rastgele şoklar.

ARIMA Modelleri

Box-Jenkins yöntemi olarak da bilinen ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average), durağan zaman serilerini modellemek için kullanılan güçlü bir yöntemdir.

$ ARIMA(p, d, q) $

AR(p): Otoregresif terim (Geçmiş değerlerin etkisi)
I(d): Fark alma derecesi (Seriyi durağanlaştırmak için)
MA(q): Hareketli ortalama terimi (Geçmiş hata terimlerinin etkisi)

Python ile Zaman Serisi Tahmini (ARIMA)

Statsmodels kütüphanesi ile oluşturulan ARIMA modelinin tahmin sonuçları aşağıdaki grafikte gösterilmiştir. Kırmızı kesikli çizgiler, modelin gelecek dönemler için öngördüğü satış miktarlarını temsil eder.

Kullanım Alanları

Satış Tahmini: Stok yönetimi ve üretim planlaması için gelecek talebin öngörülmesi.
Finansal Piyasalar: Hisse senedi, döviz kuru ve emtia fiyatlarının analizi.
Enerji Sektörü: Elektrik tüketim ve fiyat tahminleri.

Yeni Sav Danışmanlık olarak, zaman serisi verilerinizi en uygun ekonometrik modellerle analiz ediyor, belirsizliği azaltarak daha güvenli adımlar atmanızı sağlıyoruz.