Geri Dön

Using deep learning to predict turkish gross domestic product

Türkı̇ye'nı̇n gayrı̇ safı̇ yurtı̇çı̇ hasılasını tahmı̇n etmek ı̇çı̇n derı̇n öğrenme kullanımı

  1. Tez No: 778401
  2. Yazar: İMAN AHMED HASANOĞLU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. Süreyya Akyüz
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Belirtilmemiş.
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

The GDP (Gross Domestic Product) is one of the significant indexes of a country's economy. It measures the country's total products and services produced monthly, quarterly, or annually. Knowing and predicting such indicators is necessary to enable policymakers to make effective decisions that impact the overall economy. The main issue facing the policymakers is the time they have to wait to get the last quarterly or annual data to help them decide. The main issue that faces the policymakers is that they have to wait for a long time to get the last quarterly or annual data that helps them to make their decision. As many studies focus on using machine learning methods to predict GDP, almost no studies involve Deep learning algorithms. (this paper aims/ uses deep learning algorithms to predict GDP). The ideal algorithms that will be applied are LSTM, RNNs, ARIMA, and SARIMA because the data that will be used is time-series data (quarterly and annually). The data set that will be used will come from world bank data. It will provide all the previous timeline data needed to make our prediction. After Implementing LSTM 1, LSTM 2, RNN1, and RNN 2, we found that the LSTM slightly outperforms the RNN in general for annual and quarterly data. In addition, the behavior of the prediction was significantly more reliable for the Quarter data due to the more significant number of observations

Özet (Çeviri)

GSYİH (Gayri Safi Yurtiçi Hasıla) bir ülke ekonomisinin önemli endekslerinden biridir. Ülkenin aylık, üç aylık veya yıllık olarak ürettiği toplam ürün ve hizmetleri ölçer. Bu göstergeyi bilmenin ve tahmin etmenin gerekliliği, politika yapıcının genel ekonomiyi etkileyen etkili kararlar almasını sağlamaktır. Politika yapıcıların karşılaştığı temel sorun, karar vermelerine yardımcı olacak önceki üç aylık veya yıllık verileri elde etmek için beklemek zorunda kaldıkları zamandır. Politika yapıcıların karşılaştığı temel sorun, karar vermelerine yardımcı olacak önceki üç aylık veya yıllık verileri elde etmek için uzun süre beklemek zorunda kalmalarıdır. GSYH'yi tahmin etmek için makine öğrenimi yöntemlerini kullanmaya odaklanan birçok çalışma olmasına rağmen, Derin öğrenme algoritmalarını içeren neredeyse hiç çalışma yoktur. (Bu çalışma GSYH tahmini için derin öğrenme algoritmalarını kullanmayı amaçlamaktadır/kullanmaktadır). Uygulanacak ideal algoritmalar LSTM, RNN'ler, ARIMA ve SARIMA'dır, çünkü kullanılacak veri bir zaman serisi verisidir (üç aylık ve yıllık). Kullanılacak veri seti dünya bankası verilerinden gelecektir. Tahminimizi yapmak için gerekli olan tüm önceki zaman çizelgesi verilerini sağlayacaktır. LSTM 1, LSTM 2, RNN1 ve RNN 2'yi uyguladıktan sonra, LSTM'nin hem yıllık hem de çeyreklik veriler için genel olarak RNN'den biraz daha iyi performans gösterdiğini gördük. Buna ek olarak, daha fazla sayıda gözlem olması nedeniyle tahmin davranışı Çeyrek veriler için önemli ölçüde daha güvenilirdi

Benzer Tezler

  1. Tez No

    778402

    Using deep learning to predict Turkish gross domestic product

    Türkı̇ye'nı̇n gayrı̇ safı̇ yurtı̇çı̇ hasılasını tahmı̇n etmek ı̇çı̇n derı̇n öğrenme kullanımı

    İMAN AHMED HASANOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. Süreyya Akyüz

  2. Tez No

    883294

    Uzun kısa süreli bellek ile altın fiyatı tahmini

    Gold price forecasting using long short-term memory

    SİNA BİRECİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜLAY ÖKE GÜNEL

  3. Tez No

    724362

    Multiclass classification of scientific texts written in Turkish by applying deep learning technique

    Türkçe dilinde yazılan bilimsel metinlerin derin öğrenme tekniği uygulanarak çoklu sınıflandırılması

    MUSTAFA ÖZKAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖRKEM KAR

  4. Tez No

    559149

    Deep learning based stock market prediction using technical indicators

    Teknik göstergeleri kullanarak derin öğrenme ile hisse senedi piyasası tahmini gerçekleştirme

    HALİL RAŞO

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET DEMİRCİ

  5. Tez No

    927912

    Uydu verilerine dayalı zaman serileri ile makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmaları kullanılarak Samsun ilinde yağış tahmini

    Rainfall prediction in Samsun province using satellite data-based time series with machine learning and deep learning algorithms

    SEBAHAT TEMUÇİN KILIÇER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Mühendislik BilimleriOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEDAT DOĞAN

Geri Dön