Yapay sinir ağları ile enflasyon tahmini
Inflation estimation with artificial neural networks
- Tez No: 567779
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ATINÇ YILMAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Beykent Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzde yapay zeka teknikleri ekonomi ve finans alanında geleneksel olan istatistiksel yöntemlere oranla oldukça fazla kullanılmaya başlanmıştır. Geçmiş dönem verilerine dayanarak geleceğe yönelik tahminler yapay zeka teknikleri ile gerçeğe daha yakın sonuçlar ortaya koymuş ve her konuda kendisine uygulama alanı bulmuştur. Ekonomi ve finans alanında tahmin yöntemi ile öngörüde bulunmak oldukça zordur. Alanın yapısından kaynaklanan ve tahmini zorlaştıran nedenler; yüksek belirsizlik durumu ve oynaklıktır. Tahmin edilen değerlerin gerçeğe en yakın şekilde bulunması yüksek risk taşıyan ekonomi ve finans alanı için oldukça önemlidir. Bu çalışmada, Matlab üzerinde Anfis modeli ve K-means algoritması kullanılmıştır. Veri seti enflasyonu etkileyen faktörlerinden seçilmiştir. Anfis ve K-means aracılığıyla eldeki veri setinden en etkili girdiler seçilmiş ve modele uygulanarak geleceğe yönelik tahmin yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
Nowadays, artificial intelligence techniques have been used in comparison to the statistical methods which are traditional in economics and finance. Based on the data of the previous period, the predictions for the future showed the results closer to reality with artificial intelligence techniques and found its application area in every field. Forecasting in the field of economics and finance is difficult to predict. High uncertainty and volatility are the reasons for the estimation of the area. The fact that the estimated values are found to be the closest to the reality is very important for the high-risk economy and finance area. As a result of the studies conducted in the literature, it has been observed that the artificial neural network method is successful compared to many other applications. In this study, Anfis model and K-means algorithm were used on Matlab. The data set was selected from the factors affecting inflation. Anfis and K-means selected the most effective inputs from the available data set and applied the model to predict the future.
Benzer Tezler
- Ekonomik endeksler kullanılarak Türkiye'deki altın fiyatındaki değişim yönünün yapay sinir ağları ile tahmini
Forecasting of the direction changes in the gold price in Turkey with artificial neural network by using economic indices
CEVDET İLKER KOCATEPE
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. OKTAY YILDIZ
- Yapay sinir ağları metoduyla Türkiye'nin makroekonomik performans tahmini
Turkey's macroeconomic performance forecast by (with) the method of artificial neural networks
FATMA ÇETİNTAŞ
- Türkiye'de tasarruf açığının yapay sinir ağları modeli ile analizi
Analysis of savings gap with neural network model in Turkey
ZEHRA DÜNDAR OĞUZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
EkonomiVan Yüzüncü Yıl Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZAFER KANBEROĞLU
- Portfolio optimization with wavelet analysis and neural fuzzy networks
Dalgacık analizi ve bulanık sinir ağları modeli ile portföy optimizasyonu
ÖMER ZEKİ GÜRSOY
- Yapay zeka teknikleri ile yatırım değerlemesi analizi
Investment valuation analysis with artificial intelligence techniques
KADİR SAYIM
Doktora
Türkçe
2018
İşletmeGebze Teknik Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN İNCE
PROF. DR. NİHAT KASAP
