Yapay sinir ağlarının makroekonomik bir model üzerine uygulanması: Bir Türkiye örneği
Aplication of artificial neural networks to macroeconomic model: A Turkey study
- Tez No: 190752
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. ŞENOL ALTAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonometri, Econometrics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2006
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 89
Özet
İnsan beyninin basit bir şekilde çalışma şeklini taklit eden yapay sinirağları, yapay zeka çalışmaları içinde önemli bir yere sahiptir. Yapay sinirağları tekniği son yıllarda bir çok alanda olduğu gibi öngörü modellemesialanında da oldukça yaygın bir şekilde kullanılmaktadır.Bu çalışmada, Türkiye ekonomisine ait makroekonomik bir değişkenolan enflasyon tahmininde yapay sinir ağları kullanılarak elde edilen tahminsonuçları araştırılmıştır. Çalışma sırasında çok katmanlı ileri beslemeli biryapay sinir ağı mimarisi ve geri yayılım öğrenme metodu kullanılmıştır. 1987-2005 dönem aralığında kullanılan 12 aylık veriler eğitim ve test dönemleriolarak ayrılmıştır. Kulanılacak veriler normalize edilerek ağa sunulmuştur.Yapay sinir ağları teknikleri ile bulunan sonuçlar, iyi bir öngörü modellemetekniği olan VAR yöntemi ile elde edilen sonuçlarla karşılaştırılmıştır. Böyleceyapay sinir ağı tekniğinin diğer bir ekonometrik tahmin yöntemine göreperformans değerlendirilmesi yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar, yapay sinirağları metodolojisinin iyi bir öngörü modelleme tekniği olduğunugöstermektedir.
Özet (Çeviri)
Artificial neural networks that mimic the human brain have a significantplace in artificial intelligence studies. In recent years, artificial neuralnetworks have found a lot of application areas and have been used widely inforecasting.In this thesis, inflation forecasting results obtained by employment ofartificial neural networks are studied. In the study, the feed forward neuralnetwork architecture and back propagation algorithms are employed. The 12month data for the interval 1987-2005 are separated as test data and traindata. The data is used after normalization as input for the network. Theforecasting results for the inflation obtained by the help of the artificial neuralnetwork techniques are compared with the results of VAR method. In thisway, a comparison of artificial neural technique with an econometricforecasting method is introduced. It is shown that the neural networks can beused as a good alternative for other forecasting modeling techniques.
Benzer Tezler
- Doğrusal ve doğrusal olmayan zaman serileri analizinin seçilmiş bazı makroekonomik değişkenler üzerine uygulaması
Application of linear and nonlinear time series analysis on some selected macroeconomic variables
HAKAN ÖNDES
Doktora
Türkçe
2022
EkonometriBursa Uludağ ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERKAN IŞIĞIÇOK
- Destek vektör makineleri: Banka başarısızlığının tahmini üzerine bir uygulama
Support vector machines: An application on prediction of bank failure
SEDA TOLUN
- Forecasting for bioethanol production in Turkey
Türkiye'de biyoetanol üretimi için öngörü
EZGİ BAYRAKDAR ATEŞ
Doktora
İngilizce
2017
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. FİLİZ KARAOSMANOĞLU
- İleri beslemeli yapay sinir ağları kullanarak Kuzey Irak bölgesinde günlük petrol ihracatının tahmin edilmesi
Forecasting daily oil export in north of Iraq by using feed foreword artificial neural net work (FFANN)
OTHMAN RASUL MUSA MUSA
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
İstatistikYüzüncü Yıl Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALİT ERAY ÇELİK
YRD. DOÇ. DR. NAWZAD MOHAMED AHMED
- Makkroekonomik değişkenler ve döviz kuru ilişkisi: Yapay sinir ağı ve var yaklaşımları ile öngörü modellemesi
The macroeconomic variables and exchange rate causality: A forecast modelling with artificial neural network and var approach
YEŞİM HELHEL