Geri Dön

Ekonometride güncel eğilimler: Makine öğrenmesi ve hibrit yöntemler

Current trends in econometrics: Machine learning and hybrid methods

  1. Tez No: 795304
  2. Yazar: MEHMET AYDIN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. FUNDA YURDAKUL
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Ekonometri, Econometrics
  6. Anahtar Kelimeler: ARIMA modelleri, Destek vektör regresyonu, Ekonometri, Hibrit yöntem, Makine öğrenmesi, Makine öğrenmesi yöntemleri, Rastgele ormanlar, Yapay sinir ağları, ARIMA models, Support vector regression, Econometrics, Hybrid method, Machine learning, Machine learning methods, Random forests, Artificial neural networks
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Ekonometri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmanın amacı hibrit yöntemlerin ekonometrik ve makine öğrenimi yöntemlerine kıyasla ilave bir başarı sağlayıp sağlamadığını ortaya koymaktır. Bu amaçla, 02.01.2002-25.05.2022 döneminde borsa (Bist-100, Bist-Bankalar, Bist-Hizmet, Bist-Teknoloji, Bist-Turizm Endeksleri) ve döviz kuru (Dolar) değişkenlerine ait piyasa tahmin başarıları ekonometrik (ARIMA), makine öğrenmesi (Rassal Orman, Destek Vektör Regresyon, Yapay Sinir Ağları) ve hibrit yöntemler (ARIMA-Rassal Orman, ARIMA-Destek Vektör Regresyon, ARIMA-Yapay Sinir Ağları) kullanılarak ampirik olarak incelenmiştir. Çalışma sonucunda, tüm değişkenler için en yüksek tahmin başarılarının hibrit ARIMA-Rassal Orman yöntemi ile elde edildiği tespit edilmiştir. Ayrıca, sonuçlar hibrit yöntemlerin bileşenlerini oluşturan ekonometrik ve makine öğrenimi yöntemlerinden daha yüksek tahmin başarıları sunduğunu ortaya koymaktadır. Bu sonuçlar, Türkiye'de finansal serilerin tahmin edilmesinde hibrit yöntemlerin göz ardı edilmemesi gerektiğini göstermektedir. Bu kapsamda, Türkiye'de finansal serilerin tahmin edilmesini araştıran çalışmalarda hibrit yöntemlerin ekonometrik ve makine öğrenmesi yöntemlerine bir ilave ya da ikame olarak kullanılması önerilmektedir.

Özet (Çeviri)

The aim of this study is to reveal whether hybrid methods provide additional accuracy compared to econometric and machine learning methods. For this purpose, the market prediction accuracy of the stock market (Bist-100, Bist-Banks, Bist-Service, Bist-Technology, Bist-Tourism Indices) and exchange rate (Dollar) variables for the period 02.01.2002-25.05.2022 were empirically examined using econometric (ARIMA), machine learning (Random Forest, Support Vector Regression, Artificial Neural Networks) and hybrid methods (ARIMA-Random Forest, ARIMA-Support Vector Regression, ARIMA-Artificial Neural Networks). As a result of the study, it was determined that the highest prediction accuracy for all variables was obtained with the hybrid ARIMA-Random Forest method. In addition, the results reveal that hybrid methods offer higher prediction accuracy than econometric and machine learning methods, which are their components. These results show that hybrid methods should not be overlooked in predicting financial series in Turkey. In this context, it is recommended that hybrid methods be used as an addition or substitute to econometric and machine learning methods in studies investigating the estimation of financial series in Turkey.

Benzer Tezler

  1. Yapısal kırılmaları dikkate alan güncel ekonometrik teknikler: Kırılgan beşli ülkelerinde ihracata ve ithalata dayalı büyüme hipotezinin sınanması

    Current econometric techniques taking consideration of structural breaks: Testing the export and import based growth hypothesis in the fragile five countries

    ATİLLA AYDIN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Ekonometriİstanbul Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BURCU KIRAN BAYGIN

  2. Konut şatış fiyatlarının belirleyicileri: Sakarya ili üzerine güncel bir mekansal ekonometrik uyguluma

    Determinants of housing sale prices: A recent spatial econometric application on Sakarya

    ERKAN TURGUT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    EkonometriSakarya Üniversitesi

    Finansal Ekonomi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AVNİ ÖNDER HANEDAR

  3. Türkiye'de kadınların iş gücüne katılım oranının bölgesel belirleyicileri üzerine ekonometrik analiz

    Econometric analysis on women's regional determinants of labor force participation rate in Turkey

    ŞÜHEDA ÖZÖRNEK TUNÇ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    EkonomiDicle Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BAHAR BURTAN DOĞAN

  4. Three essays on economic analysis of voter and party behaviors

    Seçmen ve parti davranışlarının iktisadi analizi üzerine üç deneme

    SEDEF ŞEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Siyasal BilimlerYıldız Teknik Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MURAT DONDURAN

  5. Uluslararası göçün girişimcilik üzerine etkisini belirlemeye yönelik bir araştırma

    A research on determining the impact of international migration on entrepreneurship

    EVRİM GÜNEŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    İşletmeEge Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BURCU ŞENTÜRK YILDIZ

    DOÇ. DR. BURCU TÜRKCAN