Akademik Veri Yönetim Sistemi
Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, ss.267-282, 2019 (Hakemli Üniversite Dergisi)
Atıf İçin Kopyala
Çok değişkenli veri setlerinde aykırı değerlerin varlığı anakütle parametre tahminini zorlaştırmakta ve hata
varyansını arttırarak kullanılan istatistiki testin gücünü azaltmaktadır. Bu durum, değişkenlerin eşit varyansa ve çok
değişkenli normal dağılıma sahip olduğu varsayımlarından sapmalara sebep olmaktadır. Çok değişkenli aykırı değer
tespitinde kullanılan tekniklerden biri olan Mahalanobis uzaklığı, aykırı değişkenlere karşı hassas ölçütler olan çok
değişkenli ortalamalar ve kovaryans matrisine dayalı olarak hesaplanmakta; çok değişkenli veri setlerinde aykırı
gözlemlerin tespitinin engellenmesi veya normal gözlemlerin aykırı gözlem olarak tespit edilmesi problemlerine
karşı dayanıklı ölçütlerle de kullanılmaktadır. Bu çalışmada, çok değişkenli aykırı değer tespitinde kullanılan klasik
ve dayanıklı Mahalanobis ölçütlerinin aykırı gözlem tespitlerinin karşılaştırılması amaçlanmıştır. Uygulama verisi
olarak, Ocak 2013 – Aralık 2017 döneminde New York ve NASDAQ borsasında yatırımcılar tarafından
gerçekleştirilen 1.239.507 adet hisse senedi alım ve satım işlemi kullanılmıştır. Aykırı işlemlerin tespitinde miktar
ve hacim değişkenleri ele alınarak, her bir işlem için klasik ve dayanıklı ölçütlere dayalı uzaklık skorları
hesaplanarak, söz konusu teknikler karşılaştırılmıştır. Çalışma sonucunda, klasik Mahalanobis ölçütü ve En Küçük
Hacimli Elipsoid ile tespit edilemeyen maskelenmiş aykırı gözlemlerin, Hızlı Minimum Kovaryans Determinant
yöntemiyle tespit edilmiş olduğu; söz konusu yöntemin finans uygulama alanında çok değişkenli veri setlerinde
aykırı gözlemlerin tespiti için kullanılabilecek etkin bir veri madenciliği yöntemi olduğu sonucuna ulaşılmıştır.