Dinamik doğrusal modeller ile Türkiye'ye ait gayri safi yurtiçi hâsıla tahmini
Estimated gross domestic product Turkey's with dynamic linear models
- Tez No: 537095
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BAHADIR YÜZBAŞI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonometri, Ekonomi, Econometrics, Economics
- Anahtar Kelimeler: Dinamik Doğrusal Modeller(DLM), Durum Uzay Modelleri(DUM), Zaman Serisi, Durağanlık, Gayri Safi Yurtiçi Hasıla(GDP), Dinamik doğrusal modeller, Ekonometrik tahmin, Ekonomik tahminler, Gayri safi yurtiçi hasıla, Gelirler, Tahmin, Türk ekonomisi, Dynamic Linear Models (DLM), State Space Models (DUM), Time Series, Stationarity, Gross Domestic Product, Dynamic linear models, Econometric estimate, Economic estimates, Incomes, Estimation, Turkish economy
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İnönü Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Ekonometri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Ekonomik tahmin her zaman işletmeler ve hükümetler için finansal politika ve stratejiyi formüle ederken bir karar verme aracı olarak önemli bir rol oynamaktadır. Bununla birlikte, gerçek verilerle uğraşırken (sadece iktisatla ilgili olanı değil, aynı zamanda sosyoloji, biyoloji, mühendislik vb.), nadiren ilgilenilen konu hakkında yeterli bilgiye sahip olduğumuz olur. Analiz etmek istediğimiz sistemi tanımlayan kesin ve deterministik bir modelin mevcut olduğu durumlarda bile, bazı açıklayıcı değişkenleri atlamak veya ölçüm hataları yapmak her zaman mümkündür. Böylece, araştırılan konuyu analiz ederken bir belirsizlik durumu her zaman mevcut olacaktır. Bu nedenle yapılan tahminleri kesin bir gösterge olarak göremeyiz. Son yıllarda, zaman serisi analizi amaçları için durum uzay modellerinin(DUM) uygulanmasına yönelik artan bir ilgi vardır. Bu kategoriye ait modeller, bir dinamik sistem ve rastgele bir bozukluk bileşeni olarak belirli bir zaman serisini açıklar. Güçlü olasılıksal yapıları, geniş bir uygulama yelpazesi için kullanılabilecek esnek bir çerçeve sunar. Bu esneklik, DUM'ların bir alt sınıfını, yani dinamik doğrusal modelleri(DLM) seçmemize neden olan olmaktadır. Küreselleşen dünyada ülkelerin ekonomik gücünü gösteren önemli değişkenlerden biri de gayri safi yurtiçi hasılasıdır(GSYİH). Güçlü bir ekonomiye sahip olan ülkelere ait GSYİH değerleri yüksektir. Gelişmemiş ülkelerde genel olarak GSYİH verileri düşüktür. Bu tezde, DUM'ların bir alt sınıfı olan DLM'ler açıklanıp zaman serilerinde kullanımı tanıtılmaktadır. Dinamik doğrusal modeller ile Türkiye'ye ait GSYİH verileri kullanılarak gelecek yıllar için tahminlerde bulunulmaktadır. Bu amaç doğrultusunda, uygulama ve tahminler için son dönemlerde çok amaçlı ve kullanışlı olan R programı kullanılmaktadır.
Özet (Çeviri)
The economic forecast always plays an important role as a decision-making tool when formulating financial policy and strategy for businesses and governments. However, when dealing with real data (not just about economics, but also sociology, biology, engineering, etc.), we rarely know enough about the topic of interest. Even if there is a precise and deterministic model that defines the system we want to analyze, it is always possible to skip some explanatory variables or make measurement errors. Thus, an amount of uncertainty will always be available when analyzing the subject being investigated. Therefore, we cannot see the estimates made as a definitive science. In recent years, there has been an increasing interest in the application of state space models (DUM) for time series analysis purposes. The models of this category describe a specific time series as a dynamic system and a random component of disorder. Its powerful probability structures offer a flexible framework that can be used for a wide range of applications. This flexibility causes us to choose a subclass of DUMs, ie, dynamic linear models (DLM). One of the important variables that show the economics strength of the countries in the globalized world is the gross domestic product (GDP). GDP values of countries with a strong economy are high. In underdeveloped countries, GDP figures are generally low. In this thesis, a subclass of DUMs, DLMs are explained and their use in time series is introduced. With dynamic linear models using GDP data of Turkey are making predictions for the coming years. For this purpose, the R program, which is very useful and useful in recent years, is used for applications and predictions.
Benzer Tezler
- Seismic performance of reinforced concrete structural systems under mainshock–aftershock sequences: Insights from the 2023 Türkiye–Syria
Ana şok–artçı şok dizileri altında betonarme taşıyıcı sistemlerin sismik performansı: 2023 Türkiye–Suriye depremleri ışığında
VALID ALJOBRANI
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Deprem MühendisliğiSakarya Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYDIN DEMİR
- Y32 bojisinin farklı vagon ağırlıklarına adaptasyonu
Adaptation of the Y32 bogie to the different weight of coaches
ERBİL BİLGİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Makine MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAHMİ GÜÇLÜ
- Türkiye'de cari açığın sürdürülebilirliği ve döviz kuru
Current account deficit sustainability and exchange rate in Turkey
MERT EFE ÖZCAN
- Seismic response assessment of a reinforced concrete structure using different types of seismic isolators
Farklı sismik izolatör tipleri kullanılarak betonarme bir yapının sismik tepkisinin değerlendirilmesi
DEMET OKUROĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ARCAN YANIK
- A data-driven approach to identifying and selecting temporary disaster debris management sites: The case of Istanbul
Geçici afet moloz yönetim alanlarının belirlenmesi ve seçimi için veri odaklı bir yaklaşım: İstanbul örneği
BURAK KABAKLI
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞEYDA SERDAR ASAN