Veri madenciliği yöntemi ile Türkiye'nin makro ekonomik göstergelerinin tahmin edilmesi
Prediction of Turkey's macroeconomic indicators with data mining method
Yazar: EYÜB EKMEL SULAK
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ KONAK
Karabük Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İktisat Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Ekonomi = Economics
Dizin: Bilişim teknolojisi = Information technology ; Makroekonomi = Macroeconomy ; Makroekonomik faktörler = Macroeconomic factors ; Veri madenciliği = Data mining

Özet:
İnsanoğlu ilk zamanlardan itibaren ellerinde olanı ellerinde olmayanla değiştirme eğiliminde olmuşlardır. Zaman içinde ticaret olarak isimlendirilen bu olgu teknolojik gelişmeler eşliğinde değişimlere ve ivmelenmeye uğramıştır. Bugün teknolojinin sunduğu imkanlar ile ticaret birçok alanda daha kolay bir şekilde gerçekleştirilebilmektedir. Ayrıca teknolojinin beraberinde getirdiği globalleşme ile birlikte artık ticaret sınırları olmayan bir olgu haline gelmiştir.
Bu çalışmada, bilişim teknolojilerinin ekonomi ve ticaret ile olan ilişkisi açıklanmış ve bilişim teknolojilerine ait ekonomide belirleyici nitelikte olan değişkenler, sanayiye ait değişkenler ve Türkiye'nin makro ekonomik göstergelerine ait değişkenler kullanılarak, veri madenciliği yöntemlerinden lineer regresyon ile veri tahmini işlemi gerçekleştirilmiştir.
Ekonomik, teknolojik ve sanayiye ait 52 adet değişken belirlenerek gerçekleştirilen veri madenciliği yönteminde, ilk olarak 2016 yılına ait veriler tahmin edilmiş ve gerçek değerler ile kıyaslanarak sistem test edilmiştir. 52 adet değişkene yönelik gerçekleştirilen tahminlerde 46 değişken %80 üstünde doğrulukla tahmin edilmiş ve sistemin başarısı % 88.4 olarak tespit edilmiştir. Ardından 2017 yılına ait veriler tahmin edilmiş ve yine sistem başarısı % 88.4 olarak ölçülmüştür. Sistemi geliştirmek için 2016 yılında elde edilen hata payları 2017 yılı tahminlerine uygulanarak değişken tahminlerine bir aralık belirlenmiş ve gerçek değerlerin bu aralıkta yer alıp almadığı kontrol edilmiştir. Tahminlerin, belirlenen veri aralığında olmaları % 96.1 ile gerçekleşmiştir. 2016 ve 2017 yıllarına ait verilerin tahmini ile yapılan testlerde elde edilen bu doğruluklar neticesinde 2018 yılına ait değerler tahmin edilmiş ve 2017 yılında elde edilen hata payları ile en düşük ve en yüksek olmak üzere bir tahmin aralığı oluşturulmuştur.

Abstract:
From the earliest times, human beings have tended to change what is in their hands to what is not in their hands. This phenomenon, called trade in time, has undergone changes and acceleration in the context of technological developments. With the opportunities offered by technology today, trade can be realized in many areas more easily. In addition, with the globalization that technology brings, it has become a phenomenon without trade borders.
In this study, the relationship between information technology and economy and trade is explained, variables that are determinative in economics of information technologies, industrial variables and belonging to Turkey's macroeconomic indicators and variables are used for data estimation has been performed with linear regression in data mining methods
In the data mining method, which consists of 52 economic, technological and industrial variables, the data for 2016 are estimated first and the system is tested against actual values. For the estimates of 52 variables, 46 variables were estimated with an accuracy of over 80%, and the success of the system was determined as 88.4%. Then the data for 2017 was estimated and the system performance was measured as 88.4%. In order to improve the system, the error shares obtained in 2016 were applied to the estimates of the year 2017, and a range of variable estimates was determined and it was checked whether the actual values were included in this range. The estimates are in the specified data range with 96.1% accuracy. As a result of the accuracy of the tests made with the estimates of the data for 2016 and 2017, datas for 2018 are estimated and the forecast range was set to be the lowest and the highest with using the error shares from estimates for 2017.