Geri Dön

Yapay sinir ağları ile tahminleme: Türkiye'nin ihracatının tahmini üzerine bir uygulama

Forecasting with neural networks: An application on Turkey's export forecast

  1. Tez No: 645046
  2. Yazar: AYLİN TURAÇ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. BÜLENT SEZEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gebze Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 118

Özet

İşletmelerin doğru ve stratejik kararlar alması, büyümeleri ve rekabet edebilmeleri açısından önemlidir. Yönetim karar süreçlerine etki eden faktörlerin doğru tespit edilmesi ve bu faktörlerin değerinin başarılı bir şekilde öngörebilmesi ile işletmenin elde edeceği faydanın maksimize edilmesi amaçlanır. Bu çalışmanın konusu olan ihracat rakamları tahmini, birçok işletmenin karar süreçlerine etki eden faktörlerden biri olmakla birlikte makroekonomik göstergelerden biri olmasından dolayı makro politikaların yapılabilmesi açısından da önemlidir. Literatür araştırması kapsamında yapılan incelemelerde Türkiye toplam ihracatının yapay sinir ağları ile tahminleme çalışmalarının çok az sayıda olduğu görülmüş, Gıda Ürünleri ve İçecek sektörü ile Tekstil Ürünleri sektörüne ait ihracat rakamları tahmini konusunda ise yapay sinir ağları ile modelleme çalışmalarına rastlanılamamıştır. Bu çalışma, bu boşluğun doldurulmasında katkı sağlayacak olup işletmelerin ve politika yapıcıların alacağı önemli kararlarda ihracat rakamlarını öngörmesine ve değerlendirmeye almasına yardımcı olacaktır.Bu çalışmada Türkiye'nin toplam ihracatı ve ISIC Rev.3'e göre Gıda Ürünleri ve İçecek ile Tekstil Ürünleri sektörlerinde ihracat miktarlarının öngörülmesinde Yapay Sinir Ağı yöntemi incelenmiş olup farklı açıklayıcı değişkenler kullanılarak problemi en iyi temsil eden model bulunmaya çalışılmıştır. Çalışma sonucunda Türkiye toplam ihracat tahmini için model R² değeri 0.958662, Gıda Ürünleri ve İçecek ihracat tahmini için R²=0.947237, Tekstil Ürünleri sektörü ihracat tahmini için R²= 0.867279 bulunmuş olup Yapay Sinir Ağları yönteminin ihracat miktarı tahmin performansı başarılı bulunmuştur.

Özet (Çeviri)

It is important for businesses to make correct and strategic decisions to grow and compete. With the correct determination of the factors affecting the management decisions processes and the ability to predict the value of these factors successfully, it is aimed to maximize the benefits to be obtained by the enterprise. Export figures estimation, which is the subject of this study, although it is one of the factors affecting the decision making processes of many businesses, it is also important for making macro policies since it is one of the macroeconomic indicators. In the studies on the literature research, it has seen that there are few forecasting studies of Turkey's total export with artificial neural networks, modeling studies with artificial neural networks have not been encountered in estimating the export figures of the Food Products and Beverages sector and Textile Products sector. This study will contribute to filling this gap and will help businesses and policy makers predict and evaluate export figures in their important decisions. In this study, Artificial Neural Network method has been examined in predicting the future values of Turkey's total export and according to ISIC Rev.3, Food Products and Beverages sector's and Textile Products sector'sexport amounts and by using different explanatory variables, the model that best represents the problem was tried to be found. In the results of the study, for Turkey's total export forecast the model R² value 0.958662, for Food Products and Beverages sectorexport forecast R²=0.947237, for Textile Productssectorexport forecastR²= 0.867279 have been found and the export quantity estimation performance of Artificial Neural Networks method has been found successful.

Benzer Tezler

  1. Zaman serisi analizinde esnek hesaplama teknikleri (Türkiye dış ticaret örneği)

    Soft computing techniques in time series analysis (Turkey foreign trade sample)

    FERHAN DEMİRKOPARAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    İşletmeCumhuriyet Üniversitesi

    İşletme Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. OĞUZ KAYNAR

  2. Makine öğrenme teknikleri ile Türkiye'nin doğalgaz enerji tüketiminin tahminlenmesi

    Estimation of Turkey's natural gas consumption with machine learning techniques

    OSMAN EMİN ERDEM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKonya Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SAADETTİN ERHAN KESEN

  3. Enerjide politika modelleme ve eniyileme

    Policy modeling and optimization in energy

    HALİL AKBAŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSüleyman Demirel Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLTEKİN ÖZDEMİR

  4. Türkiye'nin doğal gaz tüketiminin yapay sinir ağları modeli ile gelecek projeksiyonun öngörüsü

    Future prediction of natural gas consumption of Turkey with the usage or artificial neural network

    İLVAN TAŞPINAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Makine MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEHRA YUMURTACI

  5. Öğrencilerin matematik başarılarını etkileyen faktörlerin rastgele orman, çok katmanlı algılayıcı ve radyal tabanlı fonksiyon yapay sinir ağları yöntemleri ile tahminleme yeteneği açısından karşılaştırılması: Türkiye örneği

    Comparison of mathematics achievement of students with random forest, multi-layer based sensors and radial function neural network methods in terms of forecasting ability: Turkey example

    ÖZLEM BEZEK GÜRE

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İstatistikVan Yüzüncü Yıl Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FEVZİ ERDOĞAN

    PROF. DR. MURAT KAYRİ