Geri Dön

A comparative analysis of classical models and artificial intelligence based models in forecasting exchange rates

Döviz kuru tahmininde klasik yöntemlerin ve yapay zeka temelli yöntemlerin karşılaştırmalı analizi

  1. Tez No: 371172
  2. Yazar: ALİ FEHİM CEBECİ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HÜSEYİN İNCE
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ekonometri, Ekonomi, Econometrics, Economics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İktisat Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 83

Özet

Mesee ve Rogoff (1983) tarafından da belirtildiği gibi ekonomi temelli ekonometrik yöntemler ve zaman serileri yöntemleri gibi klasik yöntemler, döviz kuru tahmininde; döviz kurunun öngörülemez bir rassal süreç izlediğini belirten rassal yürüyüş modeline nazaran kayda değer bir başarı sergileyememişlerdir. Özellikle son 20 yılda, bilgi ve bilgisayar teknolojilerinde gözlenen hızlı gelişmeler sayesinde yapay zeka temelli yöntemler döviz kuru tahmininde umut vadeden yöntemler olarak yaygın bir şekilde kullanılmaya başlanmıştır. Bu çalışmanın amacı üç farklı Türk Lirası döviz kuru (TL/USD, TL/EUR, TL/GBP) için 2004-Ocak ve 2013-Aralık ayı arası 120 gözlemden oluşan aylık verileri kullanarak, klasik yöntemler ve yapay zeka temelli yöntemlerin tahmin performanslarının karşılaştırılmasıdır. İlgili yöntemlerin; bir adım öte, gözlem içi ve gözlem dışı tahmin performansları; kök ortalama kare hatası istatistiği ve Diebold-Mariano test yoluyla karşılaştırmalı olarak incelenmiştir. Gerçekleştirilen analiz neticesinde; yapay zeka temelli yöntemlerin gözlem-içi tahmin performansı açısından, klasik yöntemlere göre kayda değer bir şekilde daha başarılı olduğunu görülmüştür. Öte yandan klasik yöntemler, gözlem-dışı tahmin performansı açısından analize konu olan bir çok durumda yapay zeka temelli yöntemlere göre istatistiki olarak anlamlı bir şekilde daha başarılı olmuştur. Bunlara ek olarak analizde kullanılan yedi farklı model gözlem-dışı tahmin performansı açısından incelenen yirmi bir durumdan onunda, rassal yürüyüş modelinden istatistiki olarak anlamlı şekilde başarılı bir tahmin performansı sergilemiştir. Rassal yürüyüş modeli ise hiçbir durumda söz konusu modellerden istatistiki olarak anlamlı bir şekilde daha başarılı bir gözlem-dışı tahmin performansı sergileyememiştir.

Özet (Çeviri)

As emphasized by Meese and Rogoff (1983) in their seminal paper; economic fundamentals based models and time series models (i.e. classical models) are unable to significantly outperform a random walk model, implying that exchange rates behave in a purely random and unpredictable manner. During the last decades with the rapid advancements in computer and information technologies artificial intelligence based models came into use in forecasting exchange rates as a promising forecasting tool. This paper aims to investigate predictive accuracy of classical models and artificial intelligence based models in forecasting three different Turkish Lira exchange rates (TL/USD, TL/EUR, TL/GBP), using monthly period data from January 2004 to December 2013 with 120 observations. One step ahead, in-sample and out-of-sample forecasting accuracy of each model analyzed comparatively by utilizing root mean squared error statistics and Diebold-Mariano test. Analysis results proposed that; artificial intelligence based models performed significantly better for in-sample forecasts. Besides, for out-of-sample forecasts; classical models performed statistically significantly better than artificial intelligence based models in most instances. Furthermore, in ten out of twenty-one instances all seven forecasting models in consideration (both classical models and artificial intelligence based models) were capable of beating random walk model; while random walk model was not capable of statistically significantly beating any of these seven models in consideration.

Benzer Tezler

  1. Klasik mantık ve bulanık mantık tabanlı sıcaklık dengeleyici sistemlerin geliştirilen bir prototip üzerinden karşılaştırılması

    The comparisson of classical logic and fuzzy logic based temperature stabilizing systems via a developed prototype

    METİN TAŞKIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTrakya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ERDEM UÇAR

  2. A comparative study for football analytics with data mining and artificial intelligence techniques

    Veri madenciliği ve yapay zeka teknikleri ile karşılaştırmalı futbol analitiği

    MUSTAFA AADEL MASHJAL AL-ASADI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞAKİR TAŞDEMİR

  3. Multi-quadcopter salvo attack system with impact time and angle control guidance algorithm based on polynomial trajectory and artificial intelligence

    Yapay zeka ve polinom fonksiyonlu yörünge temelli etki zamanı ve açısı kontrollü güdüm algoritmasıyla çoklu dört pervaneli helikopter salvo saldırı sistemi

    FURKAN GÖKTUĞ AKBALIK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÖKHAN İNALHAN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BARIŞ BAŞPINAR

  4. Control of autonomous mobile robots using reinforcement learning

    Otonom mobil robotların pekiştirmeli öğrenme ile kontrolü

    CELALETTİN DOĞUKAN ENGİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYDIN YEŞİLDİREK

  5. Prediction of financial performance in İstanbul Stock Exchange: A comparative analysis

    İstanbul Menkul Kıymetler Borsası finansal performans tahmini: Karşılaştırmalı analiz

    ÖZGÜR TÜRETKEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1999

    İşletmeOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DR. SEZA DANIŞOĞLU RHOADES