Yapay sinir ağları ile tahminleme: Türkiye'nin ihracatının tahmini üzerine bir uygulama
Forecasting with neural networks: An application on Turkey's export forecast
- Tez No: 645046
- Danışmanlar: PROF. DR. BÜLENT SEZEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Açıklayıcı değişken, Ekonomik tahminler, Tahminleme, Yapay sinir ağları, İhracat, Explantory variable, Economic estimates, Forecasting, Artificial neural networks, Export
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gebze Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
İşletmelerin doğru ve stratejik kararlar alması, büyümeleri ve rekabet edebilmeleri açısından önemlidir. Yönetim karar süreçlerine etki eden faktörlerin doğru tespit edilmesi ve bu faktörlerin değerinin başarılı bir şekilde öngörebilmesi ile işletmenin elde edeceği faydanın maksimize edilmesi amaçlanır. Bu çalışmanın konusu olan ihracat rakamları tahmini, birçok işletmenin karar süreçlerine etki eden faktörlerden biri olmakla birlikte makroekonomik göstergelerden biri olmasından dolayı makro politikaların yapılabilmesi açısından da önemlidir. Literatür araştırması kapsamında yapılan incelemelerde Türkiye toplam ihracatının yapay sinir ağları ile tahminleme çalışmalarının çok az sayıda olduğu görülmüş, Gıda Ürünleri ve İçecek sektörü ile Tekstil Ürünleri sektörüne ait ihracat rakamları tahmini konusunda ise yapay sinir ağları ile modelleme çalışmalarına rastlanılamamıştır. Bu çalışma, bu boşluğun doldurulmasında katkı sağlayacak olup işletmelerin ve politika yapıcıların alacağı önemli kararlarda ihracat rakamlarını öngörmesine ve değerlendirmeye almasına yardımcı olacaktır.Bu çalışmada Türkiye'nin toplam ihracatı ve ISIC Rev.3'e göre Gıda Ürünleri ve İçecek ile Tekstil Ürünleri sektörlerinde ihracat miktarlarının öngörülmesinde Yapay Sinir Ağı yöntemi incelenmiş olup farklı açıklayıcı değişkenler kullanılarak problemi en iyi temsil eden model bulunmaya çalışılmıştır. Çalışma sonucunda Türkiye toplam ihracat tahmini için model R² değeri 0.958662, Gıda Ürünleri ve İçecek ihracat tahmini için R²=0.947237, Tekstil Ürünleri sektörü ihracat tahmini için R²= 0.867279 bulunmuş olup Yapay Sinir Ağları yönteminin ihracat miktarı tahmin performansı başarılı bulunmuştur.
Özet (Çeviri)
It is important for businesses to make correct and strategic decisions to grow and compete. With the correct determination of the factors affecting the management decisions processes and the ability to predict the value of these factors successfully, it is aimed to maximize the benefits to be obtained by the enterprise. Export figures estimation, which is the subject of this study, although it is one of the factors affecting the decision making processes of many businesses, it is also important for making macro policies since it is one of the macroeconomic indicators. In the studies on the literature research, it has seen that there are few forecasting studies of Turkey's total export with artificial neural networks, modeling studies with artificial neural networks have not been encountered in estimating the export figures of the Food Products and Beverages sector and Textile Products sector. This study will contribute to filling this gap and will help businesses and policy makers predict and evaluate export figures in their important decisions. In this study, Artificial Neural Network method has been examined in predicting the future values of Turkey's total export and according to ISIC Rev.3, Food Products and Beverages sector's and Textile Products sector'sexport amounts and by using different explanatory variables, the model that best represents the problem was tried to be found. In the results of the study, for Turkey's total export forecast the model R² value 0.958662, for Food Products and Beverages sectorexport forecast R²=0.947237, for Textile Productssectorexport forecastR²= 0.867279 have been found and the export quantity estimation performance of Artificial Neural Networks method has been found successful.
Benzer Tezler
- Zaman serisi analizinde esnek hesaplama teknikleri (Türkiye dış ticaret örneği)
Soft computing techniques in time series analysis (Turkey foreign trade sample)
FERHAN DEMİRKOPARAN
- Türkiye'nin ihracat değerlerinin yapay sinir ağları ile tahmini
Neural networks with Turkey's export value forecast
BURCU YAMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
EkonometriAlanya Alaaddin Keykubat ÜniversitesiUluslararası Ticaret Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YAKUP AKGÜL
- A comparison of time series and artificial neural network models for forecasting Turkey's monthly agricultural exports to Iraq
Türkiye'nin Irak'a aylık tarımsal ihracatının tahmini için zaman serisi modelleri ile yapay sinir ağı modellerinin karşılaştırılması
DIYAR MUADH KHALIL
Doktora
İngilizce
2022
İstatistikKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiBiyomühendislik ve Bilimleri Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. DR. CUMA AKBAY
- Türkiye'nin doğal gaz tüketiminin yapay sinir ağları modeli ile gelecek projeksiyonun öngörüsü
Future prediction of natural gas consumption of Turkey with the usage or artificial neural network
İLVAN TAŞPINAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Petrol ve Doğal Gaz MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEHRA YUMURTACI
- Öğrencilerin matematik başarılarını etkileyen faktörlerin rastgele orman, çok katmanlı algılayıcı ve radyal tabanlı fonksiyon yapay sinir ağları yöntemleri ile tahminleme yeteneği açısından karşılaştırılması: Türkiye örneği
Comparison of mathematics achievement of students with random forest, multi-layer based sensors and radial function neural network methods in terms of forecasting ability: Turkey example
ÖZLEM BEZEK GÜRE
Doktora
Türkçe
2019
İstatistikVan Yüzüncü Yıl Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FEVZİ ERDOĞAN
PROF. DR. MURAT KAYRİ