Detecting the Best Seasonal ARIMA Forecasting Model for Monthly Inflation Rates in Turkey1

Türkiye İçin Enflasyon Oranının Uygun Mevsimsel ARIMA Modeli İle Belirlenmesi

Özet

Bu çalışmada Türkiye'nin 1995.'01--2015:03 dönemine ilişkin aylık enflasyon oranlarıiçin en iyi Mevsimsel Otoregresif Bütünleşik Hareketli Ortalama (SARIM4)' modelinibulmak amaçlanmıştır. Box Jenkins metodolojisine dayalı model tanımlamasından önceHEGYmevsimsel birim kök testi uygulanmıştır. Mevsimselfark alma dereceleri OCSB ve CHtestleri kullanılarak saptanmıştır. Son olarak, sırasıyla adımsal (stepwise) ve adımsalolmayan (non-stepwise) seçim yöntemleri kullanılarak seçilen sürüklenmeliARIM4(1,1,1)(1,0,2)[12] ve ARIIMA( ,1 ,I )(2,0, 0)[ modelleri karşılaştırılmıştır. Sonuçlaradımsal yöntem kullanılarak seçilen sürüklenmeli ARIM4(1,1,1)(1,0,2)[12] modelinin en iyiuyan SARIIWA modelini belirlemede adımsal olmayan modele göre daha iyi olduğunugöstermiştir.

Abstract

In this study, it has been aimed to find the best ‘Seasonal Autoregressive IntegratedMoving Average (SARIMA) modelfor monthly inflation rates for Turkish economy over theperiod 995:01 -201 :03 Before the model identification based on Box Jenkins methodology,HEGY monthly seasonal unit root test has been applied. The orders of seasonal difi‘erencinghave been detected through OCSB and CH tests. Finally, ARIM4(1,1,1)(1,0,2)[12] with driftmodel chosen by using stepwise selection method and ARIMA(1,1,1)(2,0,0)[12] with driftmodel chosen by using non-stepwise selection have been compared. The results have shownthat the former model is better as the bestfitted SARIMA model.