Türkiye'ye gelen doğrudan yabancı yatırımların yapay sinir ağları ile tahmin edilmesi
Estimating of incoming foreign direct investment to Turkey with artificial neural networks
- Tez No: 715748
- Danışmanlar: PROF. DR. FATİH MANGIR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonomi, Economics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İktisat Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İktisat Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 110
Özet
Doğrudan yabancı yatırımlar, yönlendikleri ev sahibi ülkelerde yaratacağı sermayeye ek olarak o ülkede uzun vadeli avantajlar sağlayan ve bundan dolayı özellikle gelişmekte olan ülkeler olmak üzere tüm ülkelerin kendisine çekmeyi amaçladığı bir dış finansman aracıdır. Dünya çapında yaşanılan küreselleşme süreci ile bu yatırımların miktarı da hız kazanmıştır. Teknolojinin hızla gelişim gösterdiği günümüz dünyasında öğrenebilen ve öğrendiklerini kullanabilen yazılımlara yönelik çalışmalarda büyük gelişmeler yaşanmaktadır. Yapay sinir ağları, bunlar içerisinde öğrenmeyi en etkin sağlayabilen yöntemlerden birisi olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu çalışmanın amacı, Türkiye'ye gelen doğrudan yabancı yatırımların, makine öğretisi yöntemlerinden yapay sinir ağları ile tahmin edilmesidir. Bu amaç doğrultusunda, Türkiye'ye Ocak 1992-Nisan 2021 tarihlerini kapsayan dönemde gelen doğrudan yabancı yatırımlar yapay sinir ağları ile tahmin edilmiştir. Çalışmada, çok katmanlı algılayıcı (MLP) sinir ağı ve uzun kısa süreli bellek (LSTM) sinir ağı olmak üzere iki farklı sinir ağı modeli kullanılarak tahmin yapılmış ve daha sonra ise geleneksel zaman serisi tahmin modeli olan otoregresif entegre hareketli ortalama (ARIMA) yöntemi tahmin sonuçlarıyla karşılaştırma yapılmıştır. Çalışmanın sonucunda, hem MLP sinir ağı hem de LSTM sinir ağı ile oluşturulan modellerin, doğrudan yabancı yatırımları tahmin etmede, ARIMA geleneksel zaman serisi tahmin modeline göre daha başarılı sonuçlar verdiği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Providing long-term beneficiaries in host economies, foreign direct investment are kind of investment serving capital in the host countries and therefore aims to attract all countries especially developing ones. The amounts of these investments have been accelerated during the globalization process througout the world. In the rapid development of technological world, there are great developments in the studies on software that can learn and use what they have learned. Artificial neural networks emerge as one of the most effective methods of learning. The aim of this study is to predict the foreign direct investments in Turkey by artificial neural networks method. For this purpose, foreign direct investments in Turkey in the period covering January 1992-April 2021 are predicted with artificial neural networks. In the study, predictions are made using two different neural network models, Multilayer-Perceptron (MLP) neural network and Long-Short Term Memory (LSTM) neural network, and then the traditional time series prediction model, Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) method. And also the estimation results are compared. As a result of the study, it is concluded that models by the the MLP neural network and LSTM neural network provide fit results than traditional model.
Benzer Tezler
- Burdur ili mermer sektörünün kurumsal ve ekonomik yapısı
İnstitutional and economic structure of marble sector in burdur
AHMET SARITAŞ
- 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
- Ekonomik, politik ve jeopolitik belirsizliklerin Türkiye'ye gelen doğrudan yabancı yatırımlar üzerindeki etkileri: MS-VAR modelinden kanıtlar
The effects of economic, political and geopolitical uncertanity on foreign direct investments in Turkey: Evidence from the MS-VAR model
CUMALİ MARANGOZ
Doktora
Türkçe
2022
EkonomiNevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesiİktisat Politikası Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERAP ÇOBAN