Financial data analysis by exponential smoothing and ATA method

Zaman serileri belirli bir kategorideki verilerin belli zaman diliminde elde edilmesiyle oluşur. Zaman serilerinin bir çeşidi olan finansal verilerin doğru analiz edilmesi, finansla ilgili kurumların geleceğe yönelik öngörü yapmaları için büyük önem arz etmektedir. Zaman serisi analizinde en çok kullanılan yöntemlerden biri üssel düzleştirme metodudur. Üssel düzleştirme metotları basit olması ve öngörü sonuçlarındaki başarısı ile uzun yıllardır yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Ünlü M-yarışmalarında da metodun başarısı defalarca kanıtlanmıştır. Ancak üssel düzleştirme metotları için başlangıç değeri ve düzleştirme katsayısı seçiminin sübjektif tercihlere göre yapılması bu metodun doğruluğunu olumsuz yönde etkilemektedir. Üssel düzleştirme yöntemine alternatif olarak geliştirilen yeni bir metot olan ATA metodu, üssel düzleştirme metodunun bu dezavantajlarını ortadan kaldırmaktadır. Bu çalışmada, üssel düzleştirme metodu ve ATA metodunun M4 yarışması sonuçları karşılaştırılacak, özellikle finansal verilerdeki performansları değerlendirilecektir.