Exchange rate forecasting: Box-Jenkins method vs. neural networks
Yapay sinir ağları ve Box-Jenkins modeli kullanarak döviz kur tahmini
- Tez No: 73028
- Danışmanlar: PROF. DR. ALİ YAZICI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Box-Jenkins, Döviz kuru tahmini, Yapay sinir ağları, Box-Jenkins, Exchange rate forecasting, Artificial neural networks
- Yıl: 1998
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
oz Yapay Sinir Ağları ve Box Jenkins Modeli kullanarak Döviz Kur Tahmini Üngör, Alper Yüksek Lisans, İşletme Bölümü Tez Yöneticisi: Prof. Dr. Ali Yazıcı Ocak 1998, 84 sayfa Ekonomik değişkenlerin gelecekteki değerlerinin tahmini yöneticiler için karar verme işleminin en önemli aşamalarından birini oluşturur. Amerikan dolarının Türk lirası karşısında gelecekte alacağı değer işletmeciler ve yatırımcılar için kuşkusuz çok yararlı bir bilgidir. Bu tezde döviz kur tahmini yapmak amacıyla iki ayrı teknik kullanılmıştır. Box- Jenkins metodu uygulandığında, üç adet ARIMA modelinin 1 Temmuz 1995 ve 30 Haziran 1997 arası verilerine uyduğu görülmüştür. Alternatif olarak aynı veriler üzerinde yeni geliştirilmiş olan yapay sinir ağlari ile tahmin tekniği uygulanmıştır. Çeşitli kriterlere göre yapılan karşılaştırmalar yapay sinir ağlarının Amerikan dolar fiyatının tahmini için daha iyi bir modeloluşturduğunu göstermiştir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT Exchange Rate Forecasting: Box-Jenkins Method vs. Neural Networks Üngör, Alper M.B.A, Department of Management Supervisor: Prof. Dr. Ali Yazıcı January 1998, 84 pages Forecasting future values of economic variables is a key process in the decision making. In Turkey, predictions of the value of the US dollar provides crucial in formation for managers and individual investors. This thesis uses two techniques in developing a good model for exchange rate forecasting. Applying Box-Jenkins methodology, we have found three ARIMA models that fit the US Dollar exchange rate time series between July 1, 1995 and June 30, 1997. With the same objec tive, we explore a recently developed technique: neural networks for forecasting. A 10x10x1 fully connected feed forward neural network model is constructed for that purpose. Based on the analysis of residuals on both training and test data, we have found the neural network model to be superior to ARIMA models in inforecasting the US dollar exchange rate.
Benzer Tezler
- Zaman serileri analizinde Box-Jenkins modelleri ile aylık döviz kuru (TL/$) tahminleri üzerine bir uygulama
A Practice on forecasting of monthly exchange rate in time series analysis with Box-Jenkins
YALÇIN KARAGÖZ
- Arıma ve var modelleme yöntemlerince üretilen önkestirim modelleri ve Türkiye ekonomisi üzerine bir uygulama
Başlık çevirisi yok
FÜSUN BAYTAŞ DERİŞ
Doktora
Türkçe
1996
İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NALAN CİNEMRE
- Evaluating probabilistic forecasting accuracy exchange rates
Döviz kurlarının olasılıksal tahminlerinin değerlendirilmesi
ŞULE ÖZTİN
Yüksek Lisans
İngilizce
1996
İşletmeİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DİLEK ÖNKAL
- Döviz kuru belirleme yöntemleri ve 1980 sonrası dönemde Türk ekonomisi için bir değerlendirme
The Methods of exchange rate determination and an evaluation for the Turkish economy for the post 1980 period
DENİZ BALAK DEMİRAY