Döviz kuru tahmininde yapay sinir ağları ve çoklu doğrusal regresyon analizi performans karşılaştırması
Performance comparison of artificial neural networks and multilinear regression analysis in foreign exchange forecasting
- Tez No: 552361
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SELAHATTİN KOÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Döviz Kuru, Tahmin, Çoklu Regresyon Analizi, Yapay Sinir Ağları, Döviz kuru tahmini, Performans, Performans analizi, Tahmin teknikleri, Çoklu regresyon, Exchange Rate, Forecasting, Multiple Regression Analysis, Artificial Neural Network, Exchange rate forecasting, Performance, Performance analysis, Estimation, Estimation techniques, Artificial neural networks, Multiple regression
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sivas Cumhuriyet Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tezin ana amacı, döviz kuru tahmininde yapay sinir ağları analizi ve çoklu regresyon analizi yöntemlerinin tahmin açısından gösterdikleri performansı karşılaştırmaktır. Çalışmada toplam 13 adet değişkenin, 2003M1-2018M1 tarihleri arasındaki oniki aylık değerleri veri olarak kullanılmıştır. Çoklu regresyon analizinde verilerin durağanlık, serisel korelasyon ve değişen varyans tespiti için sırasıyla Genişletilmiş Dickey Fuller Testi, Breusch-Godrey LM Testi ve Harvey Testi uygulanmıştır. Yapay sinir ağları ile analizde ise çok katmanlı, ileri beslemeli bir yapay sinir ağı mimarisi ve Levenberg-Marquardt Algoritması tercih edilmiştir. Elde edilen sonuçlarda yapay sinir ağları tahmin performansının, çoklu regresyon tahmin performansından iyi olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
The main purpose of this thesis is to compare the performance of artificial neural network analysis and multiple regression analysis methods in predicting exchange rates. In the study, twelve month values of 13 variables between 2003M1-2018M1 were used as data. In the multiple regression analysis, Augmented Dickey-Fuller Test, Breusch-Godfrey LM Test and Harvey Test were applied for the determination of stationary, serial correlation and differing variance (heteroscedasticity) respectively. In the analysis with artificial neural networks, a multi-layered feed-forward artificial neural network architecture and Levenberg-Marquardt algorithm was preferred. In the results obtained, it is seen that the performance of artificial neural network estimation is better than the performance of multiple regression estimation.
Benzer Tezler
- Yapay sinir ağları ve gri model ile döviz kuru tahmini
Estimation of the exchange rate using artificial neural networks and the gray model
ÜMİT BARIŞ KÖSE
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
İşletmeMarmara ÜniversitesiSayısal Yöntemler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMER ÖNALAN
- 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
- Para krizlerinin tahmininde logit-probit modelleri ve yapay sinir ağları: Türkiye örneği
Logit-probit models and artificial neural networks for the estimation of currency crisis: The case of Turkey
OKTAY KIZILKAYA
- Türkiye'de ithalatın gelişimi ve ithalatın yapay sinir ağları yöntemi ile tahmin edilebilirliğine yönelik bir analiz
The evolution of import in Turkey and an analysis abaut predictability of import by artificial neural network method
ELİF MERYEM YURDAKUL
- Yeni korumacılığın gelişimi ve ithalat ile etkileşiminin yapay sinir ağları yöntemi ile incelenmesi: Türkiye örneği
The development of the new protectionism and investigation of interaction with import by artificial neural networks method: The case of Turkey
ÜMİT ENGİN TEKİN
Doktora
Türkçe
2022
Ekonomiİstanbul Gelişim ÜniversitesiEkonomi ve Finans Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DENİZ ŞİŞMAN