Tüketici fiyat endeksinin uyarlamalı ağa dayalı bulanık çıkarım sistemi ile kestirimi
Consumer price index forecast wi̇th adapti̇ve neuro fuzzy inference system
- Tez No: 464742
- Danışmanlar: PROF. DR. FARUK ALPASLAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Bulanık çıkarım sistemleri, Zaman serileri, Yapay sinir ağları, ARIMA, ANFIS, Fuzzy inference systems, Time series, Artificial neural networks, ARIMA, ANFIS
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 93
Özet
Son yıllarda zaman serisi tahmini için birçok alternatif yöntem önerilmiştir. Yapay sinir ağları ve bulanık çıkarım sistemleri bu yöntemlerin en iyi bilinenleridir. Otoregresif bütünleşik hareketli ortalama (ARIMA) yöntemi ise en sık kullanılan olasılıksal yaklaşımdır. Yapay Sinir ağları ve bulanık çıkarım sistemleri ARIMA modelindeki normallik, doğrusallık gibi varsayımlara ihtiyaç duymadığından uygulaması daha kolay yaklaşımlardır ve son yıllarda literatürde sık kullanılmaya başlanmıştır. Uyarlamalı ağa dayalı bulanık çıkarım sistemi (ANFIS) öngörü problemi için literatürde en çok uygulanan bulanık çıkarım sistemidir. Bu çalışmada tüketici fiyat endeksinin kestiriminde ANFIS'in performansı, ARIMA ve ileri beslemeli yapay sinir ağının (FFANN) performansı ile karşılaştırılmıştır. Tüketici fiyat endeksinin kestirimi için sırasıyla ARIMA, FFANN ve ANFIS yöntemleri uygulanmıştır. Çalışmanın sonucunda ARIMA modelinin ilgilenilen zaman aralığındaki tüketici fiyat endeksinin kestiriminde en iyi sonucu verdiği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
A lot of alternative method is proposed for time series prediction in last years. Artificial neural networks and fuzzy inference systems are known the best of these methods. Autoregressive integrated moving average (ARIMA) is used most common of probabilistic approach. Artificial neural networks and fuzzy inference systems do not need assumptions as normality and linearity in ARIMA model so the practise of these methods is easier to be used and they are frequently used in literature in last years. Adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS) is the most used fuzzy inference system in literature for prediction problem. In this study, the performance of ANFIS in consumer price index forecast, is compared with the feed forward artificial neural network (FFANN) and ARIMA. In order of ARIMA, FFANN and ANFIS methods are practised for consumer price endex forecast. On the consumer price index forecast in signified time period, ARIMA has shown the best result at the result of the study.
Benzer Tezler
- Bütünleşik otoregresif hareketli ortalama (ARIMA) ve uyarlamalı ağ tabanlı bulanık çıkarım sistemi (ANFIS) yöntemleri kullanılarak enflasyon tahmini
Estimating inflation using autoregressive integrated moving average (ARIMA) and adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS) methods
YUNUS EMRE KUZU
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SELÇUK ALP
- انعكاس األزمة المالية العالمية على الواقع االقتصادي والمصرفي العراقي فيظل فترة كوفيد - 19)2021-2019(
2019-2021 Covid-19 dönemi ışığında küresel finansal krizin Irak ekonomik ve bankacılık gerçekliğe yansıması / The reflection of the global financial crisis on the Iraqi economic and banking reality in light of the Covid-19 period (2019-2021)
NAGHAM SAEED KHUDADA KURDI
Yüksek Lisans
Arapça
2022
MaliyeKarabük ÜniversitesiFinans ve Bankacılık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SAİM KAYADİBİ
- Türkiye'de tüketici fiyat endeksi ve döviz kuru arasındaki geçişkenlik etkisi
Between the consumer price index and exchange rate pass-through effect in Turkey
ŞEYMA HAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
EkonomiAtılım Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET FATİH EKİNCİ
- Prediction of the house price index of Turkey: A comparative study of multiple linear regression and artificial neural network models
Türkiye konut fiyat endeksinin tahmini: Çoklu lineer regresyon ve yapay sinir ağı modellerinin karşılaştırılması
YUSUF KEMAL ERDEKLİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İREM DİKMEN TOKER
PROF. DR. MUSTAFA TALAT BİRGÖNÜL
- Bazı makroekonomik göstergelerle tüketici fiyat endeksi arasındaki ilişkinin incelenmesi: Türkiye örneği
Investigation of relationship between consumer price index and some macroeconomic indicators: The case of Turkey
ÜMMÜ SELİN TEKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İstatistikHacettepe Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEM KADILAR