Geri Dön

ANFIS ve regresyon analizi ile enflasyon tahmini ve karşılaştırması

Comparison and estimated of i̇nflation with regression analyse and ANFIS

  1. Tez No: 519645
  2. Yazar: İLYAS TANRIVERDİ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ FATMA URFALIOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ekonometri, Econometrics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Yöneylem Araştırması Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 110

Özet

Resmi kurumlar ve kurumsal şirketler, belirsizlik altında riski minimize ederek en doğru kararları almaya hedeflerler. Bu doğrultuda özellikle son zamanlarda karar verme süreçlerinde klasik istatistiksel yöntemler ile birlikte gelişmekte olan teknolojinin nimetlerinden sıklıkla yararlanılmaktandır. Öngörü yöntemlerinde biri olan ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy İnference System), insanların bilgi ve deneyimlerinde yararlanılarak oluşturulan kural tabanı ve melez öğrenme algoritmaları kullanarak öngörüde bulunmaktadır. Makro ekonomik problemlerin başında gelen enflasyonu, doğru tahmin edebilmek pek çok iktisadi kararlarda daha isabetli sonuçlar alınmasını sağlayacaktır. Bu bağlamda yapılan çalışmada 2002 ile 2015 yılları arasındaki faiz ve döviz kuru($) verileri baz alınarak, ANFIS ve Regresyon Analizi kullanılarak Enflasyon (TÜFE) tahmini yapılmıştır. Elde edilen tahminler doğrultusunda hangi analiz yönteminin daha tutarlı bir tahminde bulunduğuna karar verilmiştir.

Özet (Çeviri)

Public enterprises and corporate companies aim to take the most correct decisions at minimising the risk which is under the uncertanity. İn this direction, particularly, recently it is often benefited from blessings of devoloping techonology, with classical statistical methods whithin that deciding period. ANFIS the one of the estimated methods, it is predicted that rule base and hbyrid learing algorithm which is created by using the acknowledge and experince of the people. İt provides us to take the truer result at most economical decisions, to guess right the inflation which is the main problems of mocroeconomics. İn this context.in the work done between 2002-2015, being based on excahange and interest rates, with using ANFIS an Regression analyse the inflation estimated was done . in the direction of the predictions that vas obtained, it vas decided which anlyse method is more steady at astimated.

Benzer Tezler

  1. Türkiye'nin havayolu taşıyıcı modellerine göre yolcu talebinin çoklu doğrusal regresyon, ANFIS ve YSA teknikleri ile tahminlenmesi

    Estimation of passenger demand in Turkey according to airline carrier models using multiple linear regression, ANFIS and YSA techniques

    FATMA ŞEYMA YÜKSEL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiÇukurova Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ZAHİDE FİGEN ANTMEN

  2. El becerisine etki eden faktörlerin değerlendirilmesine yönelik bulanık mantık yaklaşımı

    Fuzzy logic approach to determine the factors affecting hand dexterity

    ERMAN ÇAKIT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiÇukurova Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. BEHİCE DURGUN

    YRD. DOÇ. DR. OYA ÇETİK

  3. Uyarlanabilir sinirsel bulanık çıkarım sistemi tabanlı alternatif bir kredi derecelendirme yönteminin geliştirilmesi

    The development of an alternative method for the sovereign credit rating system based on adaptive neuro fuzzy inference system

    HAKAN PABUÇCU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    EkonometriKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUBA YAKICI AYAN

  4. Bilecik ilinin uyarlanır sinir bulanık çıkarım sistemi ile basınç, sıcaklık ve rüzgar hızı tahmini

    Estimation of pressure, temperature and wind speed of Bilecik using adaptive neuro-fuzzy inference system

    MEHMET RECEP MİNAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBilecik Şeyh Edebali Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AYHAN GÜN

  5. Uzun dönem yük tahmini: Manisa örneği

    The long term load forecasting: Manisa city

    AHMET SOM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDumlupınar Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. CELAL YAŞAR