Aylık arşivler: Şubat 2011
Normalizasyon; veritabanı tasarım aşamasında çok önemli bir işlemdir. İlişkisel veritabanının tanımı ile birlikte ortaya atılmış ve kabul görmüş 5 normalizasyon kuralı vardır.
- Normalizasyon Kuralı: bir satırdaki alan yalnızca tek bir bilgi içerir.
- Normalizasyon Kuralı: bir tabloda anahtar olmayan her alan, birincil anahtar olarak tanımlı tüm alanlara bağlı olmak zorundadır. Ya da anahtar alanın birden fazla olduğu tablolarda, anahtar alanlardan sadece birine bağlı veriler tabloda yer almalı, ayrı bir tabloya taşınmalıdır. Bunun tersi de geçerlidir.
- Normalizasyon Kuralı: Bir tablo için anahtar olmayan bir alan, anahtarı olmayan başka hiç bir alana bağlı olamaz.
- Normalizasyon Kuralı: Birincil anahtar alanlar ile anahtarı olmayan alanlar arasında, birden fazla bağımsız bire-çok ilişkisine izin verilmez.
- Normalizasyon Kuralı: tekrarlamaları ortadan kaldırmak için her tablonun mümkün olduğunca küçük parçalara bölünmesi gerekir.
Veri tabanı normalizasyon kuralları, bir ilişkisel veritabanının tasarlanma aşamaları değil de ilişkisel veri tabanında yer alacak kayıtların ilişkisel veri tabanı ile uyumlu olup olmadığını denetlemeye yöneliktir. İlişkisel veritabanı tasarımında aşağıdaki dört özellik yerine getirilmelidir.
a) Veri tekrarı yapılmamalıdır.
b) Boş yer mümkün olduğunca az olmadır.
c) Veri bütünlüğü sağlanmadır.
d) Veriler, aralarında bir ilişki tanımlanmaya müsait olmalıdır.
Zaman serilerinde karşılaşılan en önemli sorun, serilerin zamanın etkisini üzerinde taşımaları ve zamanla birlikte artma eğiliminde olmalarıdır. Bu durum, değişkenler arasında ilişkilerde sahte regresyonlara sebep olmaktadır. Bu durumda ise t, F vb. ters sonuçlarını gerçekte anlamlı olmadığı halde anlamlı olarak gözükmektedir. Seriler arasında zamanın etkisinden arındırılmış gerçek ilişkileri ortaya koymak için, öncelikle serilerin durağan hale getirilmesi gerekir. Genellikle zaman serilerinin birinci yada ikinci farkı alınarak seri durağan hale gelmektedir. Yine serinin durağanlaşması için serinin logaritması, logaritmasının farkının alınması, DF, ADF gibi istatistiklerde kullanılır.
Durağan olmama, değişkenin zaman içerisindeki seyrinin beklenen değer etrafında toplanmamasına yol açar. Bu nedenle değişkene ilişkin sağlıklı tahminler yapılabilmesi için serinin durağanlaştırılması gerekmektedir. Eğer stokastik bir süreç mevcut ise, değişken için fark alma işlemi uygulanması gerekir. Fark alma, değişkene ilişkin uzun dönem bilgisinin kaybolmasına yol açar. Çünkü fark alma uzun dönem çözümüne izin vermez. İki değişkenin yer aldığı modelde, değişkenlerin doğrusal bileşimi durağansa, farklarını almak spesifikasyon hatasına yol açar.
Bu noktadan hareketle, makro ekonomik çalışmalarda zaman serilerinin birçoğunun durağan olmadığı gerçeği, dikkatleri kointerasyon analizine yöneltmiştir. Gerçekte tek başlarına durağan olmayan zaman serilerinin, belirli bir integre seviyesinde doğrusal bileşimlerinin durağan bir süreç oluşturduğu kointerasyon analizi ile değişkenler arasında uzun dönem ilişkiler ortaya konulabilmektedir. Bu durumu basit bir modelle açıklayalım;
Yt= β0+β1 Xt
Yukarıdaki modelde yer alan iki değişkeni farkları alınmak suretiyle durağan iki seri olduğunu varsayalım. Bu iki serinin düzey değerleri ile yapılan analizlerde, elde edilen test sonuçları sahte regresyon olduğu gösterecektir. Gerçekte anlamlı olmayan t ve F istatistikleri anlamlı gözükecek ve yanıltıcı sonuçlar elde edilecektir. Farkı alınarak yapılan analizlerde ise uzun dönem bilgisi yok olacaktır. Seriler arasında kointegrasyon ilişkisi araştırıldığında, uzun dönemde birlikte hareket eden bir yapı söz konusu ise, modele ilişkin hata terimi durağan yapıya sahip olacaktır.
ut=Yt – β0 – β1 Xt
ut~N(O;σ2)
(Not: σ2 varyansı ifade etmektedir.)
Burada hata terimi, hata düzeltme modelinde yer alarak, dengesizlik hatası adını alacaktır. Bu şekilde kısa ve uzun dönem bilgileri arasında bir ilişki kurulmuş olacaktır. Böylece serilerin farklarını almak yerine düzey değerleri ile kurulan ilişki, uzun dönem bilgisini yansıtmayacaktır. Düzey değerleri ile elde edilen regresyon artık sahte değil, anlamlıdır. Seviyesinde durağan seriler arasında kointegrasyon ilişkisinin araştırılmasına gerek yoktur.
Durağan olmayan serilerin farklının alınması nedeniyle, değişkenler arasında kısa dönemler arasında gözlemlenecek ilişkiler, bu yöntemin kullanılması ile uzun döneme yayılmaktadır. Değişkenler kısa dönemde kendilerine özgü şoklarla değil, uzun dönemde değişkenleri ortak olarak ifade edilecek stokastik trendlere sahip olacaklardır. Böylece uzun dönemde değişkenler arasında gözlenen ilişki ve elde edilen uzun dönem katsayıları hata düzeltme modellerinde yerine koyularak, dinamik denge durumuna ulaşılacaktır.