Dow Jones Endeksinin İleri Zaman Serisi Analizi: Ceemdan Ayriştirmasi Kullanilarak Yapilan Kapsamli Bir Çalişma

Abstract

Bu çalışma, Tam Topluluk Ampirik Mod Ayrıştırması (CEEMDAN) ile Autoregressive Integrated Moving Average with Exogenous Variables (ARIMAX) modelini entegre ederek yenilikçi bir finansal zaman serisi analizi yaklaşımı sunmaktadır. Araştırmanın birincil katkısı, büyük hisse senedi endekslerini yöneten dinamiklerin tahmin doğruluğunu ve anlaşılmasını arttırmaktır. Daha önce bu alanda kapsamlı bir şekilde kullanılmayan CEEMDAN, karmaşık finansal zaman serilerini uyarlamalı olarak içsel mod fonksiyonlarına (IMF'ler) ayrıştırmak için yenilikçi bir şekilde uygulanmıştır. CEEMDAN'ın karmaşık finansal zaman serilerini uyarlanabilir bir şekilde IMF'lere ayrıştırma yeteneği, ARIMAX'ın tarihsel eğilimlerin ve dış faktörlerin etkisini hesaba katan tahmin yeterliliği ile birleştirilmiştir. Metodoloji, çeşitli büyük ABD hisse senedi endekslerini dışsal değişkenler olarak içeren kapsamlı Dow Jones Endüstriyel Ortalama (DJIA) analizi ile doğrulanmıştır. Çalışmamız, literatürdeki yüksek performanslı modellerle uyumlu olarak 0,93'lük bir R² skoru sunmaktadır. Bununla birlikte, modelimizin benzersiz gücü, DJIA'nın gecikmesiz tahmininde yatmaktadır. Endeksin volatilitesini ve önemli hareketlerini yüksek doğrulukla yansıtarak finansal uygulamalar için son derece pratik hale getirmektedir.