Trend analizi презентация

serisi analizlerinde güdülen amaç geçmişten yararlanılarak geleceğin tahmin edilmesidir.
Bir firma yöneticisi elindeki son on beş aya ait satış rakamlarına bakarak geleceğe yönelik tahminde bulunabilir. Yöneticinin elindeki verilerde geçmişte genel olarak satışlar artmışsa, öyleyse gelecekte de bu durumun sürmesi beklenir. İşte zaman serisinin en önemli unsuru olan bu gidişe “trend” adı verilir.

analizi geçmiş yıllarda gerçekleşen gözlem değerlerine “y = a + bx” modeli biçimindeki en iyi uyan doğruyu, sapmaların karelerinin toplamını minimize eden “En Küçük Kareler” yöntemi ile belirlemeyi hedefler.

Daha sonra, doğrusal olduğu kabul edilen trendin (eğilimin) gelecekte de devam edeceği varsayımı altında tahminlerde bulunulur.

425
420
1980 475
..
..
..
1988 560

n)

b= [(nΣXiYi – ΣYi.ΣXi) / nΣX2i - (ΣXi)2 ]

12 (650) - (78)2]
b= 11.48 bulunur.

a= (5605 / 12) - (11.48 / 12)
a= 392.46 bulunur.

Katsayılarımız dikkate alındığında, doğrusal tahmin modelimiz şu şekilde ifade edilebilir :

Y = 392.46 + 11.48 (X)

13 yıl için ;

Y1989 = 392.46 + 11.48(13)

Y1989 = 541.7 bin ton

olarak tahmin edilir.

time value (zaman değeri),
a – y intercept (sabit katsayı),
b – Doğrunun eğimi.

belirlenir. Bu amaçla a ve b katsayıları hesaplanır.

a ve b katsayıları belirlendikten sonra, oluşturulan denklem ile gelecekteki değerler tahmin edilir.

Y = -2,11671 * (22) +83,94954 = 37,37783

doğrusal bir trend izlemesi gerekir. Aksi halde, doğrusal olmayan en iyi eğrilerin geçmiş verilere uyarlanması şart olur.
Veriler alınırken, mevsimsel, devrevi ve rassal değişimlerin belirlenmesi ve tahmin modelinin anılan etkileri gözetecek şekilde kurulması gereklidir.
Dönem uzunluğunun 12’den az sayıda olmamasına dikkat edilmelidir.

grafiği çizilir. Aşağıdaki grafik 1988-2008 yılları arasındaki pamuk ihracatını göstermektedir.

click yapılır. Burada çıkan menüde Add Trenline (trend ekle) seçilir.

“grafik üzerinde R kare değerini göster” işaretlenir.

doğrusu, trend denklemi ve determinasyon katsayısı ortaya çıkacaktır.

katsayısı aşağıda gösterilmiştir.

ve
Determinasyon Katsayısı (The Determination Coefficient) kullanılmaktadır.

yüzdesini ölçmektedir. 0 ile 1 arasında değer almaktadır, yüksek değer iyi bir uyum olduğunu göstermektedir.
Range: [0, 1].
RSQ=1 means best fitting (iyi uyum)
RSQ=0 means worse fitting (kötü uyum)

(Polinom)
Power (güç)
Exponential (üssel)
Moving average (hareketli ortalamalar)

kullanılır.

iki verinin ortalaması, hareketli ortalama trendinin ilk noktası olarak kullanılmaktadır. Daha yüksek ve daha düşük dalgalanma gösteren verilerde kullanılması uygundur.

(linear, logarythmic, polynomial, power, exponential)
Örneğin; verilerdeki artış ve azalışlar istikrarlı bir şekilde ise, doğrusal (linear) trend seçilir. Eğer verilerdeki artış ve azalışlar çok hızlı ise logaritmik trend seçilir.
2) Determisayon katsayılarına bakılır ve en yüksek olanı seçilir.

ise, kullanmak kolaydır.
Dezavantajları:
1) Her zaman uzun dönemli zaman serilerine uygulanamaz. (Çünkü böyle durumlarda birkaç tane trend söz konusudur);
2) Mevsimsel ve konjonktürel veri desenlerine uygulanamaz.