Türkiye enflasyonu için online fiyat endeksi elde edilmesi
Obtaining an online price index for Turkish inflation
- Tez No: 812478
- Danışmanlar: PROF. DR. YELİZ YALÇIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonometri, Econometrics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Ekonometri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 104
Özet
Tüketici Fiyat Endeksleri, hanehalklarının tüketimine konu olan mal ve hizmetlerin fiyatlarının genel düzeyinde zaman içerisinde meydana gelen değişimlerin bir ölçüsü olarak tanımlanmaktadır. Gelişen teknoloji ile birlikte özellikle fiyat istatistikleri bağlamında kullanılabilecek yeni veri derleme yöntemleri ortaya çıkmış, bu sayede Tüketici Fiyat Endeksi çalışmaları için oldukça hızlı bir biçimde girdi sağlanabilmesi mümkün hale gelmiştir. Bu yöntemlerin başında internet üzerindeki bilgilerin otomatik kazıcılar vasıtası ile yapısal veriye dönüştürülmesini ve veri tabanlarına kaydedilmesini sağlayan web kazıma yöntemi bulunmaktadır. Bu sayede geleneksel veri derleme yöntemlerinin kullanımı ile aylık olarak üretilen Tüketici Fiyat Endeksi göstergelerinin günlük veya haftalık olarak daha yüksek frekanslarla hesaplanabilmesi mümkün hale gelmiştir. Çalışmada, web kazıma yöntemleri ile internet üzerinden derlenecek fiyatlar kullanılarak günlük ve aylık Tüketici Fiyat Endeksleri elde edilmesi amaçlanmıştır. Uluslararası anlamda kabul görmüş endeks hesaplama yöntemleri kullanılarak ulaşılan bulgular web kazıma yöntemleri ile elde edilen sonuçların resmi istatistiklerle tutarlı sonuçlar sağladığını ortaya koymuştur.
Özet (Çeviri)
Consumer Price Indices are defined as a measure of the changes in the prices of goods and services that are subject to household consumption over time. With the developing technology, new data collection methods have emerged that can be used especially in the context of price statistics. In this way, it has become possible to provide a quick input to the Consumer Price Index studies. The web scraping method, which enables the information on the Internet to be converted into structured data by means of automatic scrapers and saved in databases, is one of these methods. In this way, it has become possible to calculate the Consumer Price Index indicators, which are produced monthly with traditional data collection methods, on a daily or weekly basis. In the study, it is aimed to obtain daily and monthly Consumer Price Index by using web scraping methods and prices compiled over the internet. Findings obtained by using internationally accepted index calculation methods revealed that the results obtained by web scraping methods provide results consistent with official statistics.
Benzer Tezler
- Inflation prediction using machine learning algorithms with web scraped data – a study from Turkey
Makine öğrenmesi modelleri ve web kazıma verisi ile enflasyon tahmini – Türkiye'den bir çalışma
GÜLNİHAL İŞTOTAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBüyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TAMER UÇAR
- House price modelling under covid-19 analysis of parameters on online listing platforms
Covid-19 pandemi döneminde online emlak platformlarındaki parametreler kullanılarak konut fiyatlarının modellenmesi
SAMET DİBEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiGayrimenkul Geliştirme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KEREM YAVUZ ARSLANLI
- Avrupa Para Birliği ve Türk ekonomisine etkileri
European Monetory Union and its impact on the Turkish economy
VEYİS FERTEKLİGİL
- Türkiye bankacılık sektörü sorunlu kredilerinin yapısı ve belirleyicilerinin ARDL sınır testi yöntemi ile analizi
Analysis of the structure and determinants of bad loans in the Turkish banking sector with ARDL bounds test method
ÖZGÜR ÖZEL
- Bankacılıkta dijitalleşme süreci ve enflasyona etkisinin makine öğrenmesi yöntemi ile tespiti: Türkiye örneği
Prediction of the effect of digital transformation in banking on inflation with machine learning: A Türkiye study
AYŞE AKBOZ CANER
Doktora
Türkçe
2024
BankacılıkTarsus ÜniversitesiFinans ve Bankacılık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞE ERGİN ÜNAL
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERKAN NAS