Döviz kurunu belirleyen değişkenlerin konvansiyonel zaman serisi ve yapay sinir ağlarına dayalı melez bir yöntem ile analizi
Analysis of variables determining the exchange rate with a hybrid method based on conventional time series and artificial neural networks
- Tez No: 750400
- Danışmanlar: PROF. DR. YASEMİN BENLİ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ekonomi, Economics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Uluslararası Ticaret Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Uluslararası Ticaret Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 128
Özet
Çalışmanın amacı, döviz kurunu belirleyen değişkenler için Konvansiyonel Zaman Serisi ve Jordan Geri Beslemeli Yapay Sinir Ağı ile melez bir öngörü yöntemi önermektir. Bu doğrultuda, döviz kurunu belirleyen on beş değişkene ulaşılmıştır. Değişkenlere ilişkin veri seti Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Elektronik Veri Dağıtım Sistemi'nden (EVDS) alınmıştır. Seriler, 2009Q1'den 2020Q3'e kadar üçer aylık 47 gözlemden oluşmuştur. Çalışmada, Konvansiyonel Zaman Serisi Analizi (KZSA) yöntemlerinden, mevsimsellik araştırması ve durağanlık kontrolü yapılmış, değişkenler arasındaki ilişkinin belirlenmesi için ise Toda-Yamamoto Nedensellik Analizi yöntemi kullanılmıştır. Nedensellik analizi sonucunda ilişkili değişkenler ile Yapay Sinir Ağı (YSA) kullanılarak döviz kuru öngörüsü yapılmıştır. YSA ile öngörü için üç farklı model oluşturulmuş ve modellerin öngörü performansı RMSE Hata Ölçüm Kriterine göre hesaplanmıştır. Çalışma kapsamında önerilen modelin (Model 3-1) öngörü hatası 0,3062 olarak, diğer modellerin öngörü hataları ise 2,7960 ve 0,3184 olarak hesaplanmıştır. Önerilen model, öngörü gücünün yüksek olması nedeni ile literatüre katkı sağlamıştır. Sonuç olarak, TÜFE, faiz, işsizlik, cari açık, GSYH ve ihracatın döviz kurunu belirleyen en önemli değişkenler olduğu görülmüştür. Birinci bölümde çalışmaya giriş yapılmış, ikinci bölümde döviz kuru değişimini açıklayan teoriler tartışılmış, üçüncü bölümde literatür incelenmiş, dördüncü bölümde araştırmanın konusu, amacı, önemi, varsayımları, kapsam ve sınırlılıkları belirlenmiş, araştırma yöntemleri tartışılmış ve ampirik bulgulara yer verilmiştir. Sonuç bölümünde ise kullanılan modellerin öngörü performansları karşılaştırılmış, literatür ile bulgular arasındaki benzerlikler ve farklılıklar ele alınmıştır.
Özet (Çeviri)
The study aims to propose a hybrid forecasting method with Conventional Time Series and Jordan Feedback Artificial Neural networks for the variables determining the exchange rate. In this direction, fifteen variables that determine the exchange rate have been reached. The data set for the variables were taken from the Central Bank of the Republic of Turkey's Electronic Data Distribution System (EVDS). The series has consisted of 47 quarterly observations from 2009Q1 to 2020Q3. In the study, stationarity control was made from the Seasonal Research and Conventional Time Series Analysis (CISA) methods. The Toda-Yamamoto Causality Analysis method was used to determine the relationship between the variables. As a result of causality analysis, exchange rate estimation was made using Artificial Neural Network (ANN) with the related variables. Three different models were created for prediction with ANN and the prediction performance of the models was calculated according to the RMSE Error Measurement Criteria. The estimation error of the proposed model (Model 3-1) within the scope of the study was calculated as 0.3062, and the estimation errors of the other models were calculated as 2.7960 and 0.3184. The proposed model has contributed to the literature due to its high predictive power. As a result, it has been seen that CPI, interest, unemployment, current account deficit, GDP, and exports are the most critical variables that determine the exchange rate. In the first part, the study was introduced, in the second part the theories explaining the exchange rate change were discussed, in the third part the literature was examined, and in the fourth part, the subject, purpose, importance, assumptions, scope, and limitations were investigated. In addition, the research was determined, research methods were discussed and empirical findings were included. In addition, research methods have been introduced and empirical findings are included. In the conclusion part, the prediction performances of the models used were compared, and the similarities and differences between the literature and the findings were discussed.
Benzer Tezler
- Macro stress testing in Turkish banking sector and tail dependence in financial, energy and commodity markets
Türk bankacılık sektöründe makro stres testi ve finansal, enerji ve emtia piyasalarında kuyruk bağımlılığı
ZEHRA ATİK
Doktora
İngilizce
2024
Ekonometriİstanbul Teknik Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜLENT GÜLOĞLU
- Reel döviz kuru ve TL'nin aşırı değerlenme oranının ölçümü
The real exchange rate and measurument of the overvaluation rate of the TL
RAİF CERGİBOZAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Ekonomiİstanbul Teknik Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖNER GÜNÇAVDI
- Dış ticaret açığı ve Türkiye ekonomisi örneğinde döviz kuru oynaklığına duyarlılığı
Sensitivity to exchange rate volatility in the case of foreign trade deficit and the Turkey's economy
FATMA DAHIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Ekonometriİzmir Demokrasi Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEDRİYE TUNÇSİPER