Türkiye GSYH büyümesinde başarılı tahmincilerin tespiti, yön tahmini ve tahmin kombinasyon uygulamaları
Determination of successful predictors in Turkish GDP growth, directional forecast and forecast combinations
- Tez No: 633172
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HÜSEYİN KAYA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonometri, Ekonomi, Econometrics, Economics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Medeniyet Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İktisat Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İktisat Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 99
Özet
Ekonomik büyümenin yönü ve büyüklüğünü tahmin etmek her zaman önemli görülmüştür. Ekonomik büyümeye ilişkin sağlıklı ve anlamlı tahminler yapabilmek büyümeye uygun politika setleri geliştirebilmek açısından önem arz etmektedir. Bu çalışmada Türkiye GSYH büyümesini tahmin etmede başarılı tahminciler analiz edilmiştir. 2006-2019 arası çeyreklik verilerin kullanıldığı çalışmada örneklem dışı tahmin metoduyla veri seti ikiye bölünmüş ve ARDL model kurgusuyla model tahmini yapılmıştır. Çıkan sonuçlar ölçüt AR modele göre değerlendirilmiş ve ayrıca verilerin yön tahmini performanslarına bakılmıştır. Son olarak da tahmin literatüründe geniş yer kaplayan tahmin kombinasyon yöntemlerinin tahmin performansını nasıl etkilediğine bakılmıştır. Çalışma sonucunda en başarılı tahminciler olarak sanayi üretim endeksi, borsa endeksleri ve bileşik öncü göstergeler endeksi ön plana çıkarken; RMSE ağırlıklarına dayalı yapılan kombinasyonlar tüm tahmin ufuklarında ölçüt AR modele göre daha iyi performans göstermiştir.
Özet (Çeviri)
It has always been significant to predict the direction and magnitude of economic growth. Making robust and statistically meaningful forecasts about economic growth is important in terms of developing policy sets suitable for growth. In this study, successful estimators were determined to forecsast Turkey's GDP growth. Accordingly, quarterly data set between 2006-2019 was used. The data set is divided into two for out of sample estimation method and GDP growth forecast is made with the help of ARDL model. Model results were evaluated according to the benchmark AR model and the directional forecast performances of the individual estimators were examined. Lastly how foecast combination methods affect forecast performance was evaluated, which occupy a large place in the literature. As a result of the study, industrial production index, stock indexes and composite leading indicators index came to the fore as the most successful estimators. Moreover, combinations based on RMSE weights performed better on all forecast horizons than benchmark AR model
Benzer Tezler
- Bankalarda finansal başarısızlığın tahmin edilmesi: BRICS ülkeleri ve Türkiye
Financial failure prediction in banks: BRICS countries and Turkey
GİZEL BUSEM SAYIL
Doktora
Türkçe
2022
BankacılıkKaradeniz Teknik Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA EMİR
- ЕВРАЗИЯ ЭКОНОМИКАЛЫК БИРЛИГИ: КЫРГЫЗСТАН МИСАЛЫНДА
Avrasya Ekonomik Birliği: Kırgızistan örneği / The Eurasian Economic Union: The Case Of Kyrgyzstan
ŞAMİL BALCI
Doktora
Kırgızca
2024
EkonomiKırgızistan-Türkiye Manas Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CUSUPCAN PİRİMBAYEV
- Bilgi teknolojisi ve ekonomik büyüme ilişkisi: Türkiye örneği
The relationship between information technology and economic growth: The case of Turkey
SERHAT MERMİT
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
EkonomiVan Yüzüncü Yıl Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZAFER KANBEROĞLU
- The role of construction sector in economic growth of Turkey
Türkiye'nin iktisadi büyümesinde inşaat sektörünün rolü
HAKKI KUTAY BOLKOL
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
EkonometriMarmara Üniversitesiİktisat (İngilizce) Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA NEDİM SÜALP
- Determinants of gross domestic saving and its trend analysis in Turkey: A time-series outlook
Türkiye'de gayri safi yurtiçi tasarrufun belirleyicileri ve trend analizi: Bir zaman serisi görünümü
SOLOMON AMARE TESSEMA
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Ekonomiİstanbul Ticaret Üniversitesiİktisat (İngilizce) Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. AYDIN ÇELEN