ARIMA modeli nedir ve parametreleri (p, d, q) ne anlama gelir?

ARIMA (OtoRegresif Entegre Edilmiş Hareketli Ortalama) zaman serilerini analiz ve tahmin etmek için kullanılan bir modeldir ve üç bileşeni birleştirir:

• AR (p) — oto-regresyon: model, mevcut değerin önceki p değere bağlılığını kullanır.
• I (d) — entegrasyon: orijinal serinin durağan hale gelmesi için farkların alınma sayısı (trendin giderilmesi).
• MA (q) — hareketli ortalama: model, önceki q tahmin hatasının etkisini dikkate alır.

Parametreler:

• p — oto-regresyon derecesi (AR modelinde gecikme sayısı).
• d — fark alma derecesi (seriyi stabilize etmek için fark işleminin kaç kez uygulandığı).
• q — hareketli ortalama derecesi (MA modelinde hata gecikme sayısı).

Örnek: ARIMA(2,1,1) ifadesi, serinin bir kez farklandığını ve modelin 2 önceki değeri ve 1 önceki tahmin hatasını dikkate aldığını gösterir.

ARIMA, trendler ve mevsimsellik içeren zaman serilerinin tahmininde uygun ön işleme sonrası yaygın olarak kullanılır.