Bilgi kriterini kullanarak uygun arma modellerinde değişken seçimi yapmak: Silikon vadisi şirketlerine ilişkin hisse senedi uygulaması

Birçok konuda Regresyon Analizi uygulanırken bağımlı değişken veya değişkenleri etkileyecek bağımsız değişkenlerin saptanması çoğu zaman güç olmaktadır. İstatistiksel çıkarımdaki problemlerin büyük bir çoğunluğu istatistiksel modelleme ile ilgili sorunlardandır denebilir. Model Seçimi, açıklayıcı değişkenlerden hangisi ya da hangilerinin açıklanan değişken üzerinde etkili olduğunu ortaya koyarak mevcut aday modeller içerisinden en uygun modelin en basit modelle seçilmesi sürecidir. En uygun modelin en basit modelle seçilmesinin analiz sırasında hem hesaplama rahatlığı hem de veri derlenmesindeki maliyet tablosunda hafifletici etkiye sahiptir. Problemin boyutunun indirgenmesiyle, model parametrelerinin daha doğruya yakın bir şekilde tahmin edilmesi ve daha açık tespitlerde bulunulması da sağlanır. Bu çalışmada Silikon Vadisindeki on büyük şirketin bir aylık süreçte günlük hisse senetlerine ait değerleri, ARMA modelli bir zaman serisi analizinde AIC, AICc, BIC bilgi kriterleri kullanılarak uygun model için gerekli değişken seçimi yapılmış, optimal sonuçlar ortaya konulmaya çalışılmıştır. Anahtar Kelimeler: Model Seçimi, Bilgi Kriterleri, Silikon Vadisi, Teknoloji, ARMA modelleri, AIC, BIC, AICc