lagleme ne demek?

Lagleme, ekonometride ve zaman serisi analizinde sıkça kullanılan bir tekniktir. Temel olarak, bir değişkenin geçmişteki değerlerini mevcut dönemdeki bir denklemde veya modelde kullanmayı ifade eder. Bu sayede, değişkenlerin zaman içindeki etkileşimleri ve gecikmeli tepkileri analiz edilebilir.

Laglemenin Temel Amacı:

• Gecikmeli Etkileri Yakalamak: Bir değişkenin diğer değişkenler üzerindeki etkisinin anında gerçekleşmediği durumlarda, lagleme yöntemiyle bu gecikmeler modellenebilir. Örneğin, bir reklam kampanyasının satışlar üzerindeki etkisinin hemen görülmeyip birkaç hafta sonra ortaya çıkması.

• Zaman Serisi Bağımlılıklarını Modellemek: Zaman serisi verilerinde, bir dönemin değeri genellikle önceki dönemlerin değerlerinden etkilenir. Lagleme, bu otokorelasyonu (özbağlanım) modellemeye yardımcı olur.

• Dinamik İlişkileri İncelemek: Değişkenler arasındaki ilişkilerin zaman içinde nasıl değiştiğini anlamak için kullanılır.

Lagleme Türleri:

• Gecikmeli Bağımsız Değişkenler: Bağımsız değişkenlerin geçmişteki değerleri kullanılır. Örneğin, "Satış = f(Reklam_t, Reklam_t-1, Reklam_t-2)" denkleminde, reklam harcamalarının cari dönemdeki ve önceki iki dönemdeki değerleri satışları etkilemektedir.

• Gecikmeli Bağımlı Değişkenler (Otokorelasyon): Bağımlı değişkenin geçmişteki değerleri kullanılır. Örneğin, "Satış_t = f(Satış_t-1, Diğer_Değişkenler)" denkleminde, cari dönemdeki satışlar, önceki dönemdeki satışlardan etkilenmektedir. Bu, bağımlı değişkende <a href="https://www.nedemek.page/kavramlar/otokorelasyon">otokorelasyon</a> olduğunu gösterir.

Laglemenin Uygulama Alanları:

• Ekonometri: Ekonomik modellerde, para politikasının enflasyon üzerindeki etkisini incelemek gibi.

• Finans: Hisse senedi fiyatlarının geçmiş performansına göre gelecekteki fiyatlarını tahmin etmek gibi.

• Pazarlama: Reklam harcamalarının satışlar üzerindeki etkisini analiz etmek gibi.

• Meteoroloji: Hava tahmin modellerinde, geçmiş hava koşullarının gelecekteki hava durumunu etkisini modellemek gibi.

Lagleme Yaparken Dikkat Edilmesi Gerekenler:

• Gecikme Uzunluğunun Belirlenmesi: Gecikme uzunluğunun (lag sayısı) doğru belirlenmesi önemlidir. Çok kısa gecikme, önemli etkilerin gözden kaçmasına neden olabilirken, çok uzun gecikme, modelin karmaşıklığını artırabilir ve gereksiz değişkenler içermesine yol açabilir. Bu belirlenirken <a href="https://www.nedemek.page/kavramlar/akayike%20bilgi%20kriteri">Akaike Bilgi Kriteri</a> (AIC) veya <a href="https://www.nedemek.page/kavramlar/bayesci%20bilgi%20kriteri">Bayesci Bilgi Kriteri</a> (BIC) gibi kriterler kullanılabilir.

• Çoklu Doğrusal Bağlantı (Multicollinearity): Gecikmeli değişkenler arasında yüksek korelasyon olması durumunda, çoklu doğrusallık sorunu ortaya çıkabilir. Bu durum, modelin tahminlerinin güvenirliğini azaltabilir.