Model bazlı zaman serileri kümelemesi

Abstract

Bu tezin amacı, verileri birbirine benzer eğilimler gösteren zaman serileri şeklinde kümelemek için model bazlı bir zaman serisi kümeleme yaklaşımı oluşturmak ve her bir küme için kümeleri temsil eden tek bir model üretmektir. Böylece zaman serileri için kurulan uygun modellerin öngörülmesi ve bunun için gerekli işlemlerin daha etkin bir şekilde yapılabilmesi hedeflenmektedir. Çalışmada otoregresif zaman serileri kümeleme yöntemi, tek, tam, grup ortalama, ağırlıklı ortalama, merkez, medyan, Ward hiyerarşik, K-ortalamalar, SOM, bunalık C-ortalamalar kümeleme algoritmaları ve Öklid, Minkowski, City Block, Chebyshev, Cos, Korelasyon ve Cepstral bazlı uzaklık fonksiyonlarıyla birlikte kullanılmıştır. Otoregresif model bazlı zaman serileri kümeleme yöntemi, Türkiye’nin beş büyük ilinin (İstanbul, Ankara, İzmir, Bursa ve Kocaeli) 196 adet mahallesine ait aylık gayrimenkul satış fiyatları endeks verilerine uygulanmıştır. Model parametre tahmini ve öngörü performanslarını karşılaştırmak için her bir mahalleye ilişkin endeks verileri, 2010 – 2016 yılları arası eğitim, 2017 yılı test dönemi olarak seçilmiştir. Otoregresif model parametreleri tahmin edilen zaman serileri üzerinden elde deneysel bulgulara göre, Öklid, Minkowski, City Block, Chebyshev, Cos, korelasyon ve cepstral uzaklık benzerlik fonksiyonları kullanılan tek, tam, grup ortalama, ağırlıklı ortalama, merkez, medyan, Ward hiyerarşik, K-ortalamalar, SOM; bunalık C-ortalamalar kümeleme yöntemlerine göre daha başarılı sonuçlar vermiştir. Bunun yanında, bireysel otoregresif zaman serileri model sonuçlarına kıyasla bulanık c-ortalamalar kümeleme sonuçlarının daha başarılı olduğu görülmüştür. Literatürde, Türkiye’deki beş büyük ilin mahalleri için gayrimenkul satış fiyat değişimlerini kümeleyen ve öngörüde bulunan çalışmalar bulunmamaktadır. Bu anlamda bu tez çalışması mahalle bazlı gayrimenkul piyasaları için yapılan ilk kümeleme ve öngörü çalışmasıdır.