TAR / SETAR: Rejim Değişimli Zaman Serileri için Eşik Otoregresyonu
Threshold / Self-Exciting Threshold Autoregression (TAR/SETAR) · Ayrıca şöyle bilinir: Threshold Autoregression, Self-Exciting Threshold Autoregression, SETAR Model, Eşik Otoregresyon
TAR ve SETAR, Howell Tong (1990) tarafından tanıtılan, bir zaman serisinin bir veya daha fazla eşik değerle ayrılan farklı rejimlerde farklı doğrusal dinamikleri izlemesine olanak tanıyan doğrusal olmayan otoregresif modellerdir. SETAR, eşik değişkeninin serinin kendisinin gecikmeli bir değeri olduğu kendi kendine tetiklenen varyanttır ve bu da onu özellikle ekonomik ve finansal verilerde gözlemlenen döngüler, asimetrik ayarlamalar ve limit döngüsü davranışları için uygun kılar.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Teori veya önceki kanıtlar, bir zaman serisinin farklı rejimlerde — örneğin, genişlemeler ile durgunluklar, boğa piyasaları ile ayı piyasaları veya satın alma gücü paritesinin üstünde veya altında — farklı davrandığını öne sürdüğünde TAR/SETAR kullanın. Model, her rejim içinde durağanlık ve birden fazla rejime özgü parametreyi güvenilir bir şekilde tahmin etmek için makul derecede uzun bir örneklem (tipik olarak T > 100) gerektirir. En uygun olduğu durum, rejim geçişlerinin ani olduğu durumlardır; geçişler kademeli ise, yumuşak geçiş varyantı (STAR) tercih edilir. Tahminden önce her zaman bir doğrusallık ön testi yapılmalıdır.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Doğrusal AR modellerinin kaçırdığı asimetrik dinamikleri ve doğrusal olmayan ortalamaya geri dönmeyi yakalar
- Parçalı doğrusallık, her rejimi yorumlanabilir ve OLS ile tahmin edilebilir hale getirir
- SETAR endojen olarak yönlendirilir — harici bir rejim değişkenine gerek yoktur
- Limit döngüleri ve karmaşık doğrusal olmayan davranışı yaklaştırmak için yeterince esnektir
- Eşik için grid araması, birden fazla eşik veya yüksek boyutlu modeller için hesaplama açısından yoğundur
- Her rejimde yeterince büyük bir örneklem gerektirir; seyrek rejimler hassas olmayan tahminler verir
- Ani rejim varsayımı kısıtlayıcıdır — gerçek geçişler kademeli olabilir
- Doğrusallık testinin sıfır hipotezi altında standart olmayan bir dağılımı vardır, bu da çıkarımı karmaşıklaştırır
SSS
TAR ve SETAR arasındaki fark nedir?
TAR'da eşik değişkeni q_t, dışsal bir gösterge dahil olmak üzere herhangi bir gözlemlenebilir değişken olabilir. SETAR — Kendi Kendine Tetiklenen TAR — q_t, bağımlı seri y_{t-d}'nin gecikmeli bir değeridir. Bu nedenle SETAR tamamen endojen bir doğrusal olmayan modeldir, oysa TAR harici olarak yönlendirilen anahtarlamayı kabul eder. Pratikte, SETAR ekonomi ve finansta daha yaygın spesifikasyondur.
Rejim sayısını nasıl seçerim?
Teorik olarak temellendirilmiş minimum ve en sık karşılaşılan durum olan iki rejimle başlayın. Ek eşikler, bir seferde bir rejim ekleyerek, bir sup-Wald veya olabilirlik oranı prosedürü kullanarak sıralı olarak test edilebilir. Gridle tahmin edilen modeller üzerinden hesaplanan bilgi kriterleri (AIC, BIC) de seçimi yönlendirebilir, ancak eşik tahminlerinin standart olmayan dağılımını tam olarak hesaba katmazlar.
TAR/SETAR için durağanlık gerekli midir?
Bir SETAR sürecinin küresel durağanlığı, yalnızca rejim içi durağanlık ile garanti edilmez. Geometrik ergodisite için yeterli bir koşul, AR köklerinin en az bir rejimde birim çemberin içinde yer alması ve sürecin kalıcı olarak patlayıcı bir rejimde kalamamasıdır. Tong (1990) resmi koşulları sağlar; uygulamalı araştırmacılar, çıkarım yapmadan önce tahmin edilen modelin bunları karşıladığını doğrulamalıdır.
Kaynaklar
- Tong, H. (1990). Non-linear Time Series: A Dynamical System Approach. Oxford University Press. ISBN: 978-0-19-852300-6
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 2). Threshold / Self-Exciting Threshold Autoregression (TAR/SETAR). ScholarGate. https://scholargate.app/tr/econometrics/tar-setar
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Düzgün Geçişli Otokoregresif (STAR) ModeliEkonometri↔ karşılaştır
- Eşik RegresyonuEkonometri↔ karşılaştır