Doğrusal Olmayan Dışsal Girdili Otoregresif Ağ (NARX) yaklaşımına dayalı döviz kuru belirleme modellerinin geçerliliğinin karşılaştırılması
Comparing validity of the exchange rate determination models based on Nonlinear Autoregressive Network with Exogenous Inputs (NARX) approach
- Tez No: 879195
- Danışmanlar: PROF. DR. FATİH MANGIR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ekonometri, Ekonomi, Econometrics, Economics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İktisat Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İktisat Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 224
Özet
Döviz kuru birçok makroekonomik değişkeni etkileyebilmekte olduğu için döviz kuru tahmini ülke ekonomisi için önem arz etmektedir. Bundan dolayı, döviz kuru tahminine yönelik yapılan çalışmalar, ülke ekonomisine katkı sağlayabilecek değerli çalışmalar arasında yerini almaktadır. Bu doğrultuda çalışma ile amaçlanan, NARX yapay sinir ağını kullanarak döviz kurunu açıklayan yaklaşımların döviz kuru tahminindeki başarı performanslarını karşılaştırmaktır. Çalışmada, 2000 Ocak-2023 Ağustos dönemine ait aylık veriler kullanılarak ABD Doları/TL, Euro/TL ve Sterlin/TL döviz kurlarının tahmininde Güvencesiz Faiz Oranı Paritesi Yaklaşımı, Risk Primli Güvencesiz Faiz Oranı Paritesi Yaklaşımı, Satınalma Gücü Paritesi Yaklaşımı, Değişken Fiyatlı Parasalcı Yaklaşım, Overshooting Yaklaşımı, Reel Faiz Farklılıkları Yaklaşımı ve Taylor Kuralı Yaklaşımının performansları incelenmiştir. Çalışma sonucunda, ABD Doları/TL ve Sterlin/TL döviz kurlarında en yüksek tahmin gücüne sahip yaklaşımın Değişken Fiyatlı Parasalcı Yaklaşım olduğu, Euro/TL döviz kurunda ise en yüksek tahmin gücüne sahip yaklaşımın Reel Faiz Farklılıkları Yaklaşımı olduğu tespit edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Exchange rate forecasting is important for the national economy as exchange rate can affect many macroeconomic variables. Therefore, studies on exchange rate forecasting are among the valuable studies that can contribute to the national economy. In this direction, the aim of the study is to compare the success performances of approaches explaining the exchange rate using the NARX artificial neural network in exchange rate forecasting. The study examines the performances of the Uncovered Interest Rate Parity Approach, Uncovered Interest Rate Parity Approach with Risk Premium, Purchasing Power Parity Approach, The Flexible Price Monetary Approach, Overshooting Approach, Real Interest Differentials Approach, and Taylor Rule Approach in forecasting the exchange rates of USD/TRY, EUR/TRY, and GBP/TRY using monthly data from January 2000 to August 2023. As a result of the study, it was determined that the approach with the highest forecasting power for the USD/TRY and GBP/TRY exchange rates was the Flexible Price Monetary Approach, while the approach with the highest forecasting power for the EUR/TRY exchange rate was the Real Interest Rate Differentials Approach.
Benzer Tezler
- Noma tabanlı bilişsel radyo haberleşme sistemlerinde derin öğrenme yöntemleri ile ergodik kapasite tahmini başarım analizi
Ergodic capacity estimation with deep learning methods in noma based cognitive radio communication system
ABDULKADİR GÜNEY
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKütahya Dumlupınar ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA NAMDAR
DR. ÖĞR. ÜYESİ ARİF BAŞGÜMÜŞ
- NARX ve bulanık NARX modelleri ile Türkiye fındık üretim öngörüsü
Estimation of Turkey hazelnut production quantity with artificial neural networks NARX
DİLAYLA BAYYURT
Doktora
Türkçe
2023
EkonometriDokuz Eylül ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İPEK DEVECİ KOCAKOÇ
- Yatırım fonu kapanış fiyatının (net aktif değerinin) ve performansının fon portföy dağılımından faydalanılarak tahmin edilmesi
Prediction of mutual fund closing price (net asset value) and performance using portfolio distribution
ÜMİT YILMAZ
Doktora
Türkçe
2022
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBursa Uludağ ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ YURDUN ORBAK
- Lityum iyon bataryaların makine öğrenimi yöntemleri ile sağlık durumu kestirimi
State of health estimation for lithium-ion batteries using machine learning methods
ÇETİN ORAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DERYA AHMET KOCABAŞ
- Yapay sinir ağı kullanarak kontrol alan ağları için çevrim içi mesaj zamanlaması optimizasyonu
Optimization of online message scheduling for controller area networks using artificial neural network
ESİN YAVUZ
Doktora
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EKREM ARTUÇ