Enflasyon tahmin performansının karşılaştırmalı bir analizi
A comparative analysis of inflation forecast performance
- Tez No: 964482
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEHRA YEŞİM GÜRBÜZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonomi, Ekonometri, Economics, Econometrics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Galatasaray Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İktisat Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışma, 2007–2024 döneminde OECD, IMF, Consensus Economics, Fed ve ECB'nin enflasyon tahmin performanslarını karşılaştırmalı olarak incelemektedir. Ortalama mutlak hata (MAE), kök ortalama hata karesi (RMSE), ortalama mutlak yüzde hata (MAPE) ve Theil's U gibi ölçütlerin yanı sıra çeşitli testler ve zaman serisi analizleri kullanılmıştır. Bulgular, OECD'nin çoğu kriterde daha başarılı olduğunu, ancak hiçbir kurumun tüm ölçütlerde üstünlük sağlayamadığını göstermektedir. 2008 Küresel Krizi ve Covid-19 gibi şok dönemlerinde tahmin doğruluğu belirgin şekilde bozulmuştur. Sonuçlar, doğru enflasyon tahminlerinin fiyat istikrarı, beklenti yönetimi ve ekonomik kararların etkinliği açısından kritik bir rol oynadığını ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
This study evaluates the inflation forecasting performance of major institutions, including the OECD, IMF, Consensus Economics, the Federal Reserve (Fed), and the European Central Bank (ECB), over the period 2007–2024. Using error measures such as MAE, RMSE, MAPE, and Theil's U, as well as consistency tests and time series analysis, the results show that the OECD generally outperforms others, though no single institution achieves superiority across all criteria. Forecast accuracy is found to deteriorate during periods of global shocks, such as the 2008 financial crisis and the Covid-19 pandemic. The study highlights the importance of reliable inflation forecasts for monetary policy, expectation management, and economic decision-making.
Benzer Tezler
- Comparison of stock selection methods: An empirical research on the borsa İstanbul
Hisse senedi seçimi modellerini karşılaştırma: Borsa İstanbul hisse senetleri üzerinde ampirik bir uygulama
ALİ SEZİN ÖZDEMİR
- Machine learning applications for time series analysis
Zaman serileri analizi için makine öğrenmesi uygulamaları
MERT CAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
İstanbul Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- XAU/USD prıce predıctıon usıng deep learnıng: hyperparameter optımızatıon wıth bayesıan, grey-wolf and genetıc algorıthms
Derin öğrenme kullanarak XAU/USD fiyat tahmini: bayes, gri kurt ve genetik algoritmalarla hiperparametre optimizasyonu
MELİS KÜÇÜK
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
İstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Makroekonomik göstergelerin yapay zekâ tabanlı tahmini: Arima, ANN ve LSTM modellerinin karşılaştırmalı analizi
Artificial intelligence-based forecasting of macroeconomic indicators: A comparative analysis of Arima, ANN and LSTM models
GENCAY COŞKUN
- GMYO endeksinin enflasyona karşı performansının Fama - Schwert modeli ile incelenmesi
An Investigation of inflation - hedging effectiveness of Turkish reit index via Fama - Schwert framework
ONUR EKİNCİOĞLU
