Geri Dön

Impact of COVID-19 on global economics by forecasting GDP using ensemble of machine learning models

Makine öğrenme modelleri topluluğunu kullanarak GSYİH tahmininin küresel ekonomi üzerindeki COVİD-19'un etkisi

  1. Tez No: 931451
  2. Yazar: WASEEM SAJJAD MALIK
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ EMİR KAAN CENGİZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İşletme Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 112

Özet

Kovid-19 salgını küresel ekonomiyi beceriksizce etkiledi. Bu, ekonomik aktivitenin azalması, işletmelerin tasfiyesi ve tedarik zincirlerindeki bozulma ile belirginleşen yaygın durgunluğu içermektedir. Buna paralel olarak işsizlik, sanayi ve seyahat de olumsuz etkilendi. Finansal piyasalarda da dalgalanmalar yaşandı. Ayrıca, küresel GSYİH büyüme eğilimini analiz etmek için bol miktarda veri oluşturulmuş ve saklanmıştır. Veri seti, 2000'den 2019'a kadar G7, G8 ve G20 ekonomik bloğuna ait 20 ülkeyi içeriyor. Bu amaçla, ekonomik durumu tahmin etmek için makine öğreniminin (ML) kullanımı yaygın olarak benimseniyor. Bu makalede, uyarlanabilir güçlendirme (AdaBoost), Bayes sinir ağı (BNN) ve doğrusal regresyonun (LR) kombinasyonu, 2020'den 2039'a kadar küresel GSYİH'yı tahmin etmek için kullanılıyor. ML modellerinden elde edilen bulgular, salgının neden olduğu çok yönlü zorlukların anlaşılmasına katkıda bulunuyor , araştırmacıların, politika yapıcıların ve işletmelerin veriye dayalı karar almalarını sağlar.

Özet (Çeviri)

Covid-19 pandemic effected the global economy ineptly. It includes widespread recession marked by decreased economic activity, liquidation of business and disturbance in supply chains. Parallel to it, unemployment, industries and travel was affected badly. Volatility in financial market was experienced as well. Besides, ample data has been generated and stored to analyze the trend of global GDP growth. The dataset contains 20 countries belonging toG7, G8 and G20 economic block from 2000 to 2019. For that purpose, the usage of machine learning (ML) is widely adopted to forecast the economic condition. In this paper, combination of adaptive boosting (AdaBoost), Bayesian neural network (BNN) and linear regression (LR) is used to forecast the global GDP from 2020 to 2039. The finding from ML models contributes to understand the multifaceted challenges occurred by pandemic, enables researches, policymakers and businesses to perform data-driven decision making.

Benzer Tezler

  1. Kırılgan Beşli ülkelerinde slumpflasyon olgusu ve panel logit yaklaşımı ile tahmini

    Forecasting the phenomenon of slumpflation in Fragile Five countries using panel logit approach

    NURAN AKDAĞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Ekonomiİstanbul Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALİL TUNALI

  2. Constructing a forecasting model for decreasing demand deviation effects of products

    Ürünlerdeki talep değişkenliğinin etkilerini azaltmaya yönelik bir tahmin modeli oluşturma

    CANSU DEMİR KARTBOL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Veri Bilimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. PEKİN ERHAN EREN

    PROF. DR. ALTAN KOÇYİĞİT

  3. Elektrik üretim kaynaklarının paylarının ve etkilerinin belirlenmesi için bir sistem tasarımı ve uygulaması

    A system design and implementation for determining the shares and the impact of electricity generation sources

    MERYEM NUR MORGÜL TUMBAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MÜMTAZ İPEK

  4. Türkiye'nin 2030 sera gazı emisyon hedefleri bağlamında MDAM ve LSTM modelleri ile tahmin, etki analizi ve Covid-19 sürecinin incelenmesi

    Prediction, impact factor analysis, and examination of the Covid-19 period using MDAM and LSTM models in the context of Türkiye's greenhouse gas emission targets

    GİZEM GÖKTAŞ BALKIR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NİSA ÖZGE ÖNAL TUĞRUL

  5. Covid-19'un Türk bankacılık sektör kârlılığı üzerine etkisi

    The Impact of covid-19 on the profitability of the Turkish banking sector

    TUĞÇE YILDIZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bankacılıkİstanbul Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALİL TUNALI