Yapısal kırılmalı zaman serilerinde alternatif kestirim yöntemleri: Türkiye ve ABD TÜFE örneği
Alternative forecasting methods in time series with structural break: An example of Turkey and USA CPI
- Tez No: 890163
- Danışmanlar: PROF. DR. MERAL EBEGİL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Ekonometri, İstatistik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Econometrics, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Veri Bilimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 66
Özet
Ekonomik verilerden oluşturulan zaman serilerinin doğru kestirimi, doğru ekonomik kararlar alabilmek için kritik öneme sahiptir. Tüketici Fiyat Endeksi (TÜFE), enflasyonu ölçmek ve ekonomi politikalarını geliştirmek için hayati bir göstergedir. Geleneksel ARIMA modeli, zaman serisi tahminlerinde yaygın olarak kullanılır, ancak durağanlık gereksinimi ve yapısal kırılmalar karşısındaki sınırlamaları nedeniyle her zaman yeterli olamayabilir. Bu nedenle LSTM, XGBoost ve Prophet gibi daha yeni modeller geliştirilmiştir. Bu çalışma, Türkiye ve ABD TÜFE verilerini kullanarak ARIMA, Prophet, LSTM ve XGBoost modellerinin tahmin performanslarını karşılaştırmayı ve en doğru tahmin modelini belirlemeyi amaçlamaktadır. Farklı yapısal kırılmalara sahip zaman serileri üzerinde yapılan bu karşılaştırma, hangi modelin daha etkili olduğunu ortaya koyarak ekonomik kararların doğruluğunu artırmada önemli katkılar sağlayabilir. Sonuçlar, büyük şirketlerden kamu otoritelerine, çeşitli ekonomik aktörlerin bilinçli kararlar almasına yardımcı olacaktır.
Özet (Çeviri)
Accurate forecasting of time series created from economic data is crucial for making informed economic decisions. The Consumer Price Index (CPI) is vital for measuring inflation and developing economy policies. The traditional ARIMA model is widely used in time series forecasting but may not always be sufficient due to its requirement for stationarity and limitations in handling structural breaks. Therefore, newer models such as LSTM, XGBoost and Prophet have been developed. This study aims to compare the forecasting performance of ARIMA, Prophet, LSTM, and XGBoost models using CPI data from Turkey and the USA to determine the most accurate forecasting model. By comparing these models on time series with different structural breaks, this study can identify the most effective model, thereby significantly contributing to the accuracy of economic decisions. The results will assist various economic actors, from large corporations to government authorities, in making informed decisions.
Benzer Tezler
- Joint test for structural model specification
Yapısal model belirlenmesi için birleşik test
SERKAN YÜKSEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2006
Ekonometriİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesiİktisat Bölümü
YRD. DOÇ. TANER YİĞİT
- Durağan olmayan zaman serilerinde alternatif tahmin yöntemlerinin karşılaştırmalı olarak incelenmesi
A comparative investigation of alternative estimation methods in non-stationary time series
LEVENT KAYA
- Kesirli frekanslı fourier fonksiyonlarına dayalı ve normal dağılmamayı dikkate alan yeni bir birim kök testi
A new unit root test based on fractional frequency fourier functions and with non-normal errors
DERYA ÖZ
- Türkiye'de döviz kuru ve nispi fiyat değişkenliği: Doğrusal ve doğrusal olmayan zaman serileri analizi
Exchange rate and relative price variability: Linear and nonlinear time series analysis in Turkey
TAYFUR BAYAT
- Analysis of volatility transmission mechanism across equity markets
Hisse senedi piyasalarında oynaklık geçişliliği mekanizmasının analizi
PINAR KAYA
Doktora
İngilizce
2017
Ekonometriİstanbul Teknik Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜLENT GÜLOĞLU
