Geri Dön

Az gelişmiş ülkelerde GSYİH'nın makine öğrenmesi algoritmaları ile tahminlenmesi

Forecasting GDP in less developed countries with machine learning algorithms

  1. Tez No: 881856
  2. Yazar: YİĞİTCESUR VAYVALAKO
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HAKAN DEMİRGİL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Ekonometri, Ekonomi, Computer Engineering and Computer Science and Control, Econometrics, Economics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 59

Özet

Bu tez çalışmasında, az gelişmiş ülkelerdeki ekonomik performansı belirleyen yenilik ve inovasyon faktörleri incelenmiş ve en iyi kişi başına düşen Gayri Safi Yurtiçi Hasıla (GSYİH) tahminini gerçekleştiren makine öğrenimi modelinin seçilmesi amaçlanmıştır. Gelir, hem az gelişmiş hem de gelişmekte olan ülkeler için kişi başına düşen GSYİH üzerinde önemli bir etkendir. Bu çalışmada, Ar-Ge, teknoloji ve eğitim gibi yenilik faktörleri kullanılmış ve bu faktörlerle kişi başına düşen GSYİH tahmin edilmiştir. Çalışmada kullanılan veri seti, 2021 yılında Muhammad Khan Salar tarafından derlenmiştir.Analiz sonuçlarına göre, en iyi kişi başına düşen GSYİH tahminini sağlayan modelin ExtraTree olduğu sonucuna ulaşılmıştır.

Özet (Çeviri)

In this thesis study, innovation and innovation factors that determine the economic performance in underdeveloped countries were examined and it was aimed to select the machine learning model that best predicts the Gross Domestic Product (GDP) per capita. Income is an important driver of GDP per capita for both underdeveloped and developing countries. In this study, innovation factors such as R&D, technology and education were used and GDP per capita was estimated with these factors. The data set used in the study was compiled by Muhammad Khan Salar in 2021. According to the analysis results, it was concluded that the model that provides the best per capita GDP prediction is ExtraTree.

Benzer Tezler

  1. Ekonomik büyümeyi geliştirmede, yabancı sermayenin etkisi

    The effects of foreign direct investment on business and economic growth in sub saharan Africa

    ABDUL NOAH MANSARAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    EkonomiMarmara Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ALTAN MASUN

  2. Avrupa Para Birliği ve Türk ekonomisine etkileri

    European Monetory Union and its impact on the Turkish economy

    VEYİS FERTEKLİGİL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    Ekonomiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ. DR. LERZAN ÖZKALA

  3. Performance of MENA countries towards decarbonization process within the Green Deal framework

    Yeşil Anlaşma çerçevesinde MENA ülkelerinin karbonsuzlaşma sürecine yönelik performansı

    MARAI A M ELMUTARDI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    İşletmeİstanbul Okan Üniversitesi

    İşletme (İngilizce) Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OYA KENT BIRIK

  4. The political economy of pandemics: The cross- case study of Morocco and Jordan during the COVID-19 pandemic

    Pandemilerin siyasi ekonomisi: COVID-19 pandemisi sırasında Fas ve Ürdün'ün vakalar arası çalışması

    AYAT BORJ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Siyasal Bilimlerİstanbul Aydın Üniversitesi

    Siyaset Bilimi ve Uluslararası İlişkiler Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET TURAN ÇAĞLAR

  5. Makro ihtiyati politika ve finansal istikrar ilişkisi: Türkiye'de konut sektörüne yönelik araçların etkinliği

    The relationship between macro prudential policy and financial stability: Effectiveness of tools for the housing sector in Turkey

    MURAT SARI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    EkonomiGalatasaray Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEHRA YEŞİM GÜRBÜZ