Dergiler / Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi / 2013 / Cilt: 3 - Sayı: 4
Zaman Serileri Analizi ve Tra k Kazası Verilerine Uygulanması
- Sayfa
- 43–51
- DOI
- —
Özet
Bu çalışmanın amacı, Türkiye’de tra k kazalarının zaman serileri ile analizi edilmesi ve en uygun zaman serisi modelinin belirlenerek gelecek döneme ait kaza sayısı tahmininin yapılmasıdır. TÜİK kayıtlarından 1955-2012 yılları arasındaki Türkiye’de tra k kaza sayısı verilerinden bir zaman serisi oluşturulmuştur. Çalışmada, serinin otokorelasyon fonksiyonu gra ğinden kendisi ve birinci farkının durağan olmadığı, ikinci fark alındıktan sonra serinin durağan hale geldiği görülmüştür. Durağanlık testi için genişletilmiş Dickey-Fuller testi kullanılmıştır. Model uygunluğunun belirlenmesi için otokorelasyon gra ğinin beyaz gürültüye sahip olup olmadığına ve Box- Ljung testinin sonuçlarına bakılmıştır. Denenen modellerden parametre tahminleri anlamlı bulunan ve Akaike bilgi kriteri (AIC) ile Schwartz Bayesci bilgi kriteri (BIC) değerleri en küçük olan model tahminleri yapılmıştır. Tra k kazaları için belirlenen en uygun tahmin modeli ARIMA (0, 2, 3) şeklinde ifade edilen bütünleşik üçüncü dereceden hareketli ortalama modelidir. Bu modele göre 2013-2020 yılları arasında Türkiye’de tra k kazalarının devamlı artış göstererek 2013 yılında 1421791 ve 2020 yılında ise 2049307 olacağı tahmin edilmektedir.
Abstract
The purpose of this study is to analyze the road traf c accidents in Turkey through time series and to predict the number of the prospective road traf c accidents by determining the most appropriate time series model. A time series was created with the data from the records of Turkish Statistical Institute related to the numbers of the road traf c accidents happened in Turkey between 1955 and 2012. It was seen in the study that the difference of the series itself and its rst difference from the autocorrelation function graph were not stable and the series be- came stable after the second difference was taken. Augmented Dickey-Fuller test was carried out for the stability test. In order to de ne the model appropriateness, whether the autocorrelation graph had white noise or not and the results of Box-Ljung test were taken into consideration. Model predictions were made from previously tested mod- els whose parameter predictions were signi cant and Akaike Information Criterion (AIC) and Schwartz Bayesian Information Criterion (BIC) values were the lowest. The most appropriate prediction model de ned for the road traf c accidents is the one called ARIMA (0, 2, 3) which is an integrated moving average model with a third de- gree mobility. In accordance with this model, it is predicted that the road traf c accidents in Turkey will increase consistently from 2013 to 2020 and the number in 2013 will be 1421791 and 2049307 in 2020.