İçeriğe geçScholarGate
KütüphaneKitaplığımMasaReview StudioAsistan
Giriş
Bu sayfada
SezgiNasıl çalışırNe zaman kullanılırGüçlü yönler & sınırlılıklarYaygın tuzaklarUygulamalarSSS🔒 Tam yöntemi okuKaynaklarİlişkili yöntemler
Bu sayfaya atıf yapBu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →
Ana sayfa›Ekonometri›Doğrusal Olmayan Hareketli Ortalama (NMA) Modeli
Regression modelEconometrics / time series

Doğrusal Olmayan Hareketli Ortalama (NMA) Modeli

Nonlinear Moving Average Model · Ayrıca şöyle bilinir: NMA model, nonlinear moving average, NLMA model, nonlinear MA

Doğrusal Olmayan Hareketli Ortalama (NMA) modeli, mevcut gözlemin geçmiş yeniliklere basit bir ağırlıklı toplam yerine doğrusal olmayan bir fonksiyon aracılığıyla bağlı olmasına izin vererek klasik doğrusal MA modelini genişletir. Hata şoklarının sonuçlara asimetrik veya duruma bağlı bir şekilde iletildiği zaman serisi analizinde kullanılır.

ScholarGate
  1. Regression model
  2. v1
  3. 2 Kaynaklar
  4. PUBLISHED
Bu sayfaya atıf yap →
Araçlar & kaynaklar
Slaytları indir
Öğren & keşfet

Tam yöntemi oku

Yalnızca üyeler

Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.

Giriş yap

Yöntem haritası

İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.

Doğrusal Olmayan Hareketli Ortalama (NMA) Modeli
ARMA Modeli (Otokoregres…GARCH Modeli (Volatilite…Doğrusal Olmayan Otoregr…Düzgün Geçişli Otokoregr…

Ne zaman kullanılır

Tanısal testler (BDS, Hinich bispektrum, Tsay testi) bir serinin MA dinamiklerindeki doğrusallığı reddettiğinde veya teorik akıl yürütme şokların asimetrik olarak yayıldığını öne sürdüğünde Doğrusal Olmayan bir MA modeli kullanın. Kaldıraç etkileri olan finansal getiriler, eşik davranışı sergileyen emtia fiyatları ve rejim bağımlı şok iletimi olan makro seriler için çok uygundur. Varsayılan olarak rutin olarak uygulamayın: doğrusalsızlık testleri anlamlı değilse, örneklem büyüklükleri mütevazıysa (200'den az gözlem) veya yorumlanabilirlik ve tutumluluk birincil endişelerse doğrusal MA modeli tercih edilir.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Doğrusal MA modellerinin gözden kaçırdığı asimetrik ve duruma bağlı şok yayılımını yakalar.
  • Doğrusal MA'yı özel bir durum olarak içerecek kadar esnektir, bu da resmi model karşılaştırmasına olanak tanır.
  • Doğrusal olmayan dinamiklere sahip seriler için çok adımlı tahmin doğruluğunu önemli ölçüde artırabilir.
  • Çift doğrusal, GARCH ve eşik modelleriyle bağlantıları olan tutarlı bir teorik çerçeveye dayanır.
  • Tanısal testler (BDS, Tsay), doğrusalsızlığın gerekli olup olmadığı konusunda ilkeli rehberlik sağlar.
Sınırlılıklar
  • Yenilikler gizlidir; tahmin, iteratif sayısal yöntemler gerektirir ve başlangıç değerlerine duyarlıdır.
  • Orta büyüklükteki örneklemlerde esnek doğrusal olmayan spesifikasyonlarla aşırı uyum riski yüksektir.
  • Model seçimi (q'nun seçimi, f'nin fonksiyonel formu), doğrusal ARMA modelleri için mevcut olan standartlaştırılmış rehberlikten yoksundur.
  • Durağanlık ve tersine çevrilebilirlik gibi teorik özelliklerin doğrusal duruma göre belirlenmesi daha zordur.
  • Tahmin edilen parametrelerin yorumlanması, doğrusal MA katsayılarından daha az şeffaftır.

SSS

Doğrusal Olmayan bir MA modeli, standart (doğrusal) bir MA modelinden nasıl farklıdır?

Doğrusal bir MA(q) modeli, y_t'yi q geçmiş yeniliğin ağırlıklı bir toplamı olarak yazar. Doğrusal Olmayan bir MA modeli, bu ağırlıklı toplamı, aynı yeniliklerin genel bir doğrusal olmayan fonksiyonuyla değiştirerek, bir şokun etkisinin işaretine, büyüklüğüne veya önceki şokların işaretine bağlı olmasına izin verir.

Doğrusal olmayan bir MA spesifikasyonunun gerekli olup olmadığını nasıl test ederim?

Uydurulmuş bir doğrusal MA modelinden elde edilen kalıntılara BDS testini uygulayın. Reddetme, açıklanamayan doğrusal olmayan bağımlılığı gösterir. Tsay testi ve Hinich bispektrum testi ek tanısal araçlardır. Yalnızca bu testler doğrusallığı reddederse, doğrusal olmayan bir uzantı açıkça garanti edilir.

Hangi yazılımlar Doğrusal Olmayan MA modellerini tahmin edebilir?

tsDyn ve TSA gibi R paketleri, ayrıca MATLAB'ın Econometrics Toolbox'ı ve EViews, çeşitli doğrusal olmayan zaman serisi spesifikasyonlarını destekler. f'nin daha az standart fonksiyonel formları için genellikle özel NLS veya ML rutinleri gereklidir.

Doğrusal Olmayan bir MA'yı otoregresif terimlerle birleştirebilir miyim?

Evet. Bazen Doğrusal Olmayan ARMA veya çift doğrusal ARMA olarak adlandırılan karma spesifikasyonlar, hem geçmiş gözlemleri hem de geçmiş yenilikleri doğrusal olmayan bir fonksiyonda içerir. Bunlar daha geneldir ancak aşırı uyumu önlemek için daha büyük örneklemler ve dikkatli düzenleme gerektirir.

Doğrusal Olmayan bir MA modeli durağan mıdır?

NMA modelleri için durağanlık koşulları, doğrusal MA'dan daha karmaşıktır ve f'nin spesifik fonksiyonel formuna ve yeniliklerin dağılımına bağlıdır. Bazı özel durumlar (örneğin, çift doğrusal modeller) için yeterli koşullar mevcuttur ancak her spesifikasyon için analitik olarak veya simülasyon yoluyla doğrulanmalıdır.

Kaynaklar

  1. Granger, C. W. J., & Andersen, A. P. (1978). An Introduction to Bilinear Time Series Models. Vandenhoeck and Ruprecht, Gottingen. link ↗
  2. Tong, H. (1990). Non-Linear Time Series: A Dynamical System Approach. Oxford University Press. ISBN: 978-0198522300

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/econometrics/nonlinear-ma-model

İlişkili yöntemler

ARMA Modeli (Otokoregresif Hareketli Ortalama)GARCH Modeli (Volatilite Tahmini)Doğrusal Olmayan Otoregresif (NAR) ModeliDüzgün Geçişli Otokoregresif (STAR) Modeli

Hangi yöntem?

Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.

  • ARMA Modeli (Otokoregresif Hareketli Ortalama)Ekonometri↔ karşılaştır
  • GARCH Modeli (Volatilite Tahmini)Ekonometri↔ karşılaştır
  • Doğrusal Olmayan Otoregresif (NAR) ModeliEkonometri↔ karşılaştır
  • Düzgün Geçişli Otokoregresif (STAR) ModeliEkonometri↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Benzer yöntemler

Doğrusal Olmayan ARMA Modeli (NARMA)Doğrusal Olmayan ARIMA ModeliHareketli Ortalama (MA) ModeliDoğrusal Olmayan VAR ModeliDoğrusal Olmayan Otoregresif (NAR) ModeliDoğrusal Olmayan SARIMA ModeliYapısal Kırılmalı MA ModeliSağlam Hareketli Ortalama (MA) Modeli

İlgili referans kavramlar

Matematiksel ve Nicel YöntemlerKaresel Diskriminant AnaliziEconometricsFinancial EconometricsKopula ModelleriTime-Series Models • Dynamic Quantile Regressions • Dynamic Treatment Effect Models • Diffusion Processes • State Space Models

Bu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →

ScholarGate — Nonlinear MA model (Nonlinear Moving Average Model). 2026-07-21 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/econometrics/nonlinear-ma-model · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Granger & Andersen (bilinear/NMA framework); Tong (nonlinear time series theory)
Year
1978
Type
Nonlinear time series model
DataType
Univariate time series (equally spaced observations)
Subfamily
Econometrics / time series
İlişkili yöntemler
ARMA Modeli (Otokoregresif Hareketli Ortalama)GARCH Modeli (Volatilite Tahmini)Doğrusal Olmayan Otoregresif (NAR) ModeliDüzgün Geçişli Otokoregresif (STAR) Modeli
ScholarGate

Araştırma yöntemleri için içerik öncelikli bir referans kütüphanesi — her yöntemin ne olduğu, nasıl çalıştığı ve nereden geldiği.

Açık veri (CC-BY)

Keşfet

  • Kütüphane
  • Yöntemlerde ara…
  • Alanlara göre gez
  • Alanlar
  • Yolculuk
  • Karşılaştır
  • Hangi yöntem?

Başvuru

  • Konular
  • Atlas
  • Sözlük
  • Metodoloji
  • Felsefe

Çalışma alanı

  • Kitaplığım
  • Masa
  • Sohbet

Şirket

  • Hakkımızda
  • Fiyatlandırma
  • İletişim
  • Yöntem öner

Kayıtlar, başvuru amacıyla yayımlanmış kaynaklardan derlenmiştir. Herhangi bir bilginin doğruluğunu ve kendi kullanımınıza uygunluğunu denetlemek sizin sorumluluğunuzdadır.

© 2026 ScholarGate · Araştırma yöntemleri referans kütüphanesi
  • Gizlilik
  • Çerezler
  • Koşullar
  • Hesabı sil