Türkiye'deki altın ve döviz fiyatlarının değişimininekonomik veriler kullanılarak yapay zeka ile tahmini vekriz öngörüsü
Exchange rates's change by using economic data with artificial intelligence and forecasting the crisis
Yazar: KEMAL GÜLER
Danışman: DOÇ. DR. ABDULKADİR TEPECİK
Yalova Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Döviz kuru tahmini = Exchange rate forecasting ; Hücresel yapay sinir ağları = Cellular artificial neural networks ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Yapay sinir ağları son zamanlarda her alanda olduğu gibi finans alanında da oldukça yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Bankalar, borsa, işletmeler için döviz kurları ve altın fiyatları hayati önem arz etmektedir. Bu nedenle döviz ve altın kuruna ilişkin doğru tahminler yapabilmek bu tür kuruluşlar için önemlidir.
Literatür taramasında altın fiyatları ve döviz kurlarını etkileyebilecek ve tahmin edilmesini sağlayacak birçok çalışma bulunmaktadır. Bu çalışmada döviz ve altın kurundaki dalgalanmanın yapay zeka yöntemleri kullanılarak tahmin edilebilmesi ve tahmin sonuçlarının kriz öngörüsünde kullanılabilmesi hedeflenmektedir. 
Çalışmada USDTRY kur tahmini için 2006 ve 2018 yılları arasındaki aylık veriler kullanılmıştır. USDTRY kurunu etkileyebilecek dış etmenler bağımsız değişkenler olarak eklenmiştir. Dış etmen olarak BIST100 endeksi verileri, Amerika enflasyon verileri, Türkiye enflasyon verileri, Amerika faiz verileri ve Türkiye faiz verileri kullanılmıştır. 
Altın fiyatları tahmini için 2000 ve 2018 yılları arasındaki aylık veriler kullanılmıştır. Altın fiyatlarını etkileyebilecek dış etmenler bağımsız değişken olarak eklenmiştir. Dış etmen olarak BIST100 endeksi verileri, gümüş verileri, USDTRY kur verileri ve Amerika enflasyon verileri kullanılmıştır. 
Kriz öngörüsü için 2000 ve 2018 yılları arasındaki yıllık veriler kullanılmıştır. Krizi tetikleyebilecek dış etmenler bağımsız değişken olarak eklenmiştir. Dış etmen olarak USDTRY kuru verileri, Türkiye enflasyon verileri, ithalat verileri ve Türkiye faiz verileri kullanılmıştır.

Abstract:
Artificial neural networks have recently been widely used in the field of finance as well as in every field. Exchange rates and gold prices are vital for banks, stock exchanges and businesses. Therefore, it is important for such organizations to make accurate estimates of foreign exchange and gold exchange rates.
There are many studies that can affect and predict gold prices and exchange rates in the literature review. In this study, it is aimed that the fluctuation in foreign exchange and gold exchange rate can be estimated by using artificial intelligence methods and the forecast results can be used in predicting crisis.
In the study, monthly data between 2006 and 2018 were used for USDTRY exchange rate estimation. External factors that may affect the USDTRY exchange rate are added as an independent variable. BIST100 index data as external factors, US inflation data, inflation data for Turkey, Turkey American interest data and interest data is used.
Monthly data between 2000 and 2018 were used to estimate gold prices. External factors that may affect gold prices are added as an independent variable. BIST100 index data, silver data, USDTRY exchange rate data and US inflation data were used as external factors.
Annual data between the years 2000 and 2018 are used for the forecasting of the crisis. External factors that can trigger the crisis are added as arguments. USDTRY data rate as external factors, inflation data for Turkey, and Turkey import data rate data are used.