
Yapay Zeka Destekli Eğitim ve Uygulama Platformu
Eğitim Platformu
OmegaMetriX Analiz Merkezi
OmegaMetriX
Zaman Serileri Analizi
-
Unit Root Tests (Birim Kök Testleri)
ADF, PP, KPSS, ADF-GLS (DF-GLS), Zivot–Andrews (bilinmeyen tek kırılma)
Sabit/trend seçenekleri; ADF’de autolag (AIC/BIC/t-stat veya sabit lag), KPSS’de nlags: auto/legacy/
short / long; log ve birinci fark (Δ) opsiyonları; grafik çıktısı
-
Cointegration Tests (Eşbütünleşme Testleri)
Engle–Granger (iki seri): log dönüşümü, trend (n/c/ct), ADF için autolag/maxlag; sonuç ve grafik
Johansen (≥2 seri): det_order −1..3 (none/restricted const/unrestricted const/trend), VAR p seçimi;
trace & max-eigen tabloları ve rank tahmini; gerekli durumlarda R/urca ya da Monte-Carlo ile kritik
değer yaklaşımı; çoklu seri grafiği
-
VAR Analysis | VAR Analizi
Gecikme seçimi: AIC/BIC/HQC + LR(p vs p-1) sıralı test tablosu (örnek boyutuna göre güvenli üst
sınır)
Tahmin: sabit içeren VAR(p); AR-kökleri ile stabilite (unit circle); artık teşhisleri: BG-LM otokorelasyon,
White heteroskedastisite, Jarque–Bera normallik + artık ACF grafikleri.
IRF: ortogonal/genelleştirilmiş, kümülatif seçeneği ve ufuk ayarı.
FEVD: hedef değişken için varyans ayrıştırması grafiği ve tablo.
Lag selection grid + LR tests; estimation with stability (AR roots), diagnostics (BG-LM, White, JB) with
residual correlograms; IRF (orth/generalized, cumulative); FEVD tables/plots.
-
Causality Tests (Nedensellik Testleri)
Çift yönlü Granger: seçilen seri kümesi için VAR-tabanlı otomatik p (AIC/BIC/HQC/FPE) ile; her yön
için F-istatistiği ve p-değeri raporu; isteğe bağlı log dönüşümleri
-
Long-Run Estimation (Uzun Dönem Tahmini)
-
Eşbütünleşme regresyonları: DOLS (lead/lag manuel veya AIC/BIC/HQC ile otomatik), FMOLS ve CCR (arch paketli). HAC/NW kernel (Bartlett/Parzen/QS) ve bant genişliği seçimi. Gerçek-uyumlu (actual vs fitted) grafik + ayrıntılı özet.
-
VECM Analysis (VECM Analizi)
Sıra & derece seçimi (Johansen), select_order (AIC/BIC/HQC/FPE), rank r (trace & max-eigen);
deterministik durumlar (Case 1–5: none / const in/out / trend in/out).
-
ARDL / Bounds Test (ARDL / Sınır Testi)
ARDL modeli ve otomatik gecikme seçimi: pmax/qmaxq_{\max}qmax sınırlarıyla AIC/BIC/HQC;
ardl_select_order varsa onu, yoksa güvenli ızgara (grid) araması; değişken bazlı log dönüşümü;
sabit/bozuk dışsal değişkenlerin otomatik temizlenmesi.
Bounds Test (Pesaran–Shin–Smith): Kritik değer uygunsa test; değilse SSR-tabanlı PSS F + UECM’de
düzeylere ortak Wald F. I0/I1 kritik değerleri (10/5/1%) gömülü; Case III, k=1 için küçük örnek
düzeltmesi (F ≶ I0/I1).
UECM & uzun dönem katsayıları
Diagnostics: Ljung–Box, BG-LM, White & Breusch–Pagan, Jarque–Bera, Ramsey RESET on UECM
residuals.
Zaman serisi verinizi Excel formatında yükleyerek (ilk sütun yıl, ay, gün gibi zaman değişkeni olsun) ya da aşağıdaki örnek veri setleri ile uygulamalar yapın...
ADF, PP, KPSS, ADF-GLS, ZA testleri

Granger Nedensellik Testi
EG ve Johansen Eşbütünleşme testleri


DOLS, FMOLS, CCR
ARDL Model ve Sınır Testi

Gecikme Uzunluğu seçimi, VAR, IRF ve FEVD


Vektör Hata Düzeltme Modeli
Örnek Veri Setleri
Örnek veri setlerini bilgisayarınıza indirebilir, bu verilerle çalışabilirsiniz.
Verileriniz örneklerdeki gibi her değişken bir sütun olacak şekilde düzenlenmiş olmalıdır.
Veri Yükleme Örneği
