Panel ARIMA Modeli
Panel Autoregressive Integrated Moving Average Model · Ayrıca şöyle bilinir: Panel ARIMA, ARIMA for panel data, cross-sectional ARIMA, multi-unit ARIMA
Panel ARIMA modeli, klasik Box-Jenkins ARIMA çerçevesini panel verilere genişleterek, zaman içinde gözlemlenen birden çok kesitsel birim için otoregresif entegre hareketli ortalama dinamiklerini uydurur. Birimlere özgü kısa vadeli dinamikleri ve durağan olmama durumunu barındırır, bu da hem kesitsel hem de zamansal boyutların mevcut olduğu durumlarda tahmin ve dinamik analiz için uygun hale getirir.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Veriler bir panel (N birim, T dönem) oluşturuyorsa ve her birimin serisi, basit bir havuzlanmış kesitsel regresyonun göz ardı ettiği trendler, mevsimsellik veya otokorelasyon gibi zaman serisi yapısı sergiliyorsa Panel ARIMA kullanın. Özellikle birim düzeyinde kısa vadeli tahmin, şoklara dürtü tepkilerini modelleme ve T'nin (genellikle birim başına T > 20) birimlere özgü ARIMA derecelerini güvenilir bir şekilde tahmin etmek için yeterince uzun olduğu durumlarda değerlidir. T'nin çok kısa olduğu (T < 10) durumlarda Panel ARIMA'dan kaçının, çünkü ARIMA derecesi belirlemesi güvenilmez hale gelir; bu durumda daha basit bir havuzlanmış AR veya dinamik panel GMM tahmincisi daha uygundur. Ayrıca, araştırma sorusu kısa vadeli dinamikler yerine uzun vadeli denge ilişkileriyle ilgiliyse bundan kaçının - Panel VECM veya Panel ARDL gibi eşbütünleşme yöntemleri orada daha uygundur.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Trendler, döngüler ve şok kalıcılığı dahil olmak üzere zengin birimlere özgü kısa vadeli dinamikleri yakalar.
- Sistematik fark alma yoluyla durağan olmayan panel serilerini işler, yanıltıcı regresyonu önler.
- Birim başına esnek derece seçimi (p, d, q), kesitler arasında heterojen dinamiklere izin verir.
- Bireysel birim düzeyinde çok adımlı ileriye dönük tahmin için uygundur.
- Olgun Box-Jenkins metodolojisine dayanır ve iyi anlaşılmış tanımlama kriterlerine (ACF, PACF, AIC, BIC) sahiptir.
- Güvenilir derece belirlemesi için birim başına orta derecede uzun zaman serileri gerektirir (T > 20 önerilir); kısa paneller ARIMA'yı kırılgan hale getirir.
- Birim birim tahmin, havuzlamadan elde edilecek potansiyel verimlilik kazançlarını göz ardı eder ve büyük N için hesaplama açısından yoğun olabilir.
- Uzun vadeli eşbütünleşen ilişkileri doğrudan modellemez; VECM veya ARDL tarafından yakalanan kesitler arası dengeleri kaçırır.
- ARMA yapısında doğrusal varsayar; doğrusal olmayan dinamikler veya rejim değişiklikleri TAR veya STAR modelleri gibi uzantılar gerektirir.
SSS
Her birim için ayrı bir ARIMA mı uydurmalıyım yoksa tüm birimleri mi havuzlamalıyım?
T büyükse (> 30) ve teori heterojen dinamikler öneriyorsa, birime özgü ARIMA modelleri uydurun. T kısa ise (10–20), ortak derecelerle havuzlama, homojenliği dayatma maliyetiyle verimlilik kazandırır. Ara yaklaşımlar (gruplanmış tahmin, büzülme) her ikisini de dengeler.
Her birim için p, d, q'yu nasıl seçeceğim?
Önce d'yi birim kök testleri (ADF, PP veya panel testleri) ile belirleyin. Ardından fark alınmış serinin ACF ve PACF'sini inceleyin ve AIC veya BIC kullanarak dereceyi onaylayın. Otomatik adım adım algoritmalar (örneğin, R'deki auto.arima) büyük N için pratiktir.
Panel ARIMA ile Panel VECM arasındaki fark nedir?
Panel ARIMA, her birimin fark alınmış serisini izole bir şekilde modeller ve kısa vadeli dinamikler ile tahmine odaklanır. Panel VECM, birimler arasındaki değişkenler arasındaki uzun vadeli eşbütünleşen ilişkileri açıkça modeller ve değişkenleri ortak bir dengeye geri çeken bir hata düzeltme terimi içerir.
Kesitsel bağımlılıkla nasıl başa çıkarım?
Kalıntıları Pesaran CD testi ile testi edin. Bağımlılık tespit edilirse, kesitsel ortalamaları çıkarın (demeaning), faktörle genişletilmiş ARIMA kullanın veya birimler arasındaki ilişkili yenilikleri hesaba katmak için SUR tahminini uygulayın.
Panel ARIMA, Panel AR modeli ile aynı mıdır?
Hayır. Bir Panel AR modeli yalnızca bağımlı değişkenin otoregresif gecikmelerini içerir. Panel ARIMA, durağan olmama durumunu ele almak için bir fark alma adımı (I bileşeni) ve şok yapısını modellemek için bir hareketli ortalama bileşeni (MA kısmı) ekleyerek, entegre seriler için karmaşık kalıntı otokorelasyon desenleriyle daha esnek hale getirir.
Kaynaklar
- Hsiao, C. (2003). Analysis of Panel Data (2nd ed.). Cambridge University Press. ISBN: 978-0521522717
- Box, G. E. P., Jenkins, G. M., Reinsel, G. C., & Ljung, G. M. (2015). Time Series Analysis: Forecasting and Control (5th ed.). Wiley. ISBN: 978-1118675021
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Panel Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/econometrics/panel-arima-model
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- ARIMA Modeli (Otokorelasyonlu Entegre Hareketli Ortalama)Ekonometri↔ karşılaştır
- Panel Otoregresif (Panel AR) ModeliEkonometri↔ karşılaştır
- Panel ARDL Sınır TestiEkonometri↔ karşılaştır
- Panel Veri AnaliziEkonometri↔ karşılaştır
- Vektör Otoregresyon (VAR)Ekonometri↔ karşılaştır