Ekonomik bir büyüme modelinin yapay sinir ağları ile tahmini ve Türkiye uygulaması
Forecasting an economic growth model using artificial neural networks and application of Turkey
- Tez No: 322948
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HACI HASAN ÖRKCÜ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonomi, İstatistik, Economics, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Ekonomik Büyüme Modeli, Yapay Sinir Ağları, Economic Growth Model, Artificial Neural Network
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Ekonomideki kriz dalgalanmaları nedeniyle ekonomik büyümenin kestirimi oldukça güçtür. Özellikle klasik doğrusal regresyon modelleri ve zaman serileri modelleri bu tür ekonomik kriz göstergelerinde sağlıklı sonuçlar verememektedir. Bunun çeşitli sebepleri olabilir fakat en belirgin sebebi veri yapılarının doğrusal yapıda olmamasıdır. Bu nedenle bu tür problemlere doğrusal bir modele sahip olmayan Yapay Sinir Ağları modeli uygulanırsa gerçeğe yakın sonuçlar vereceği düşünülmektedir. Ekonomik büyüme kişi başına reel hâsıladaki artışlardır. Maddi anlamda yaşam standartlarımızın ne olacağı kişi başına reel gayrı Safi Yurt İçi Hâsıla (GSYIH) büyüme oranına bağlıdır. Bu çalışmanın amacı, 1999-2011 çeyreklik verileri için Yapay Sinir Ağları (YSA) metodolojisini büyüme modelinin tahmin edilmesinde kullanmaktır. Bu amaçla YSA ile doğrusal regresyon analizi ortalama hata kareler bakımından karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar YSA'nın özellikle kriz dönemlerini içeren büyüme modelinin tahmininde başarı ile kullanılabileceğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Forecasting the economic growth is very difficult because of the crisis fluctuations in economy. Especially the classical linear regression models and time series models can not turn out satisfactory in these kind economic regression indicators. There can be many reasons of that; however the most over-riding reason is the data structures are non-linear. Because of that, in that kind of cases, we should apply the Artificial Neural Networks which is a non-linear model, for receiving the most accurate results. Economic growth is defined as the increase of the average per capita income. Our economic life standards are depending to the growth in gross domestic product (GDP). The purpose of this study is to obtain information about the general situation of the economic growth in Turkey according to quarterly data between the years 1999 to 2011 and using Artificial Neural Networks (ANN) model in forecasting the economic growth. For that reason, the comparison between ANN model and Linear Regression Analysis had been made in the context of Root Mean Square Error. The results proved that ANN is an effective tool to forecast the economic growth.
Benzer Tezler
- Türkiye'nin GSYH değerlerinin yapay sinir ağları ile tahmini
Neural networks with value of Turkey's GDP forecast
GİZEM GEÇGİL
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
EkonomiAlanya Alaaddin Keykubat ÜniversitesiUluslararası Ticaret Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YAKUP AKGÜL
- Yapı endüstrisinde kullanılan ahşap malzemenin ekonomideki yeri ve gelecekteki ihtiyaç tahmini
The sector of construction wood industry's impact on economical growth and consumption forecast
HAMDİ ERGÜL
Doktora
Türkçe
2013
İç Mimari ve DekorasyonKarabük ÜniversitesiMobilya ve Dekorasyon Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYHAN ÖZÇİFCİ
- Short term electrıcıty consumptıon forecastıng usıng long short-term memory cells
Uzun kisa vadeli̇ hafiza ağlari i̇le kisa vadeli̇ elektri̇k tüketi̇m tahmi̇ni̇
ANIL TÜRKÜNOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURAK BARUTÇU
- Rüzgar hızı tahminlemesinde ikincil ayrıştırmalı ve dalgacık sinir ağı temelli yeni bir hibrit yaklaşım
A new hybrid approach to wind speed forecasting based on two-stage decomposition and wavelet neural network
SERKAN ŞENKAL
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTokat Gaziosmanpaşa ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEM EMEKSİZ
- Short term load forecasting by using artificial neural networks
Yapay sinir ağları kullanılarak kısa dönemli yük tahmini
ALI GHADIRIASL NOBARI
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BELGİN TÜRKAY