Enflasyonun yapay sinir ağları kullanılarak tahmin edilmesi
Estimation of inflation using artificial neural networks
Yazar: ESRA AKSOY
Danışman: DOÇ. DR. SELÇUK ALP
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
İktisat tarihi boyunca en önemli ekonomik göstergeler arasında yer alan enflasyon, insanların alım gücünü olumsuz olarak etkilemektedir. Bu sebepten günümüzde enflasyonun tahmin edilmesi enflasyonist beklentileri azaltacağı için önemli bir konu haline gelmiştir. Enflasyonun tahmin edilmesi için birçok yöntem bulunmaktadır. Yapay zeka yöntemlerinden biri olan yapay sinir ağları da bu yöntemlerden biridir. Bu çalışmada, 2007:06 – 2019:09 dönemleri arasındaki USD, Euro, faiz oranı, para arzı, ihracat, ithalat ve işsizlik oranı verileri girdi değerleri olarak kullanılarak üretici fiyat endeksi ve tüketici fiyat endeksi verilerine ait ayrı ayrı yapay sinir ağları modellenmiş ve modellerin simülasyonları gerçekleştirilmiştir. Oluşturulan ağların performansı, hata kareleri ortalaması performans ölçütü kullanılarak değerlendirilmiştir. Girdi değişkenlerinin performansa etkisi ölçmek için çalışmanın ilk kısmında en iyi sonuçlar veren ağların öğrenme fonksiyonu, katman sayısı, nöron sayısı ve aktivasyon fonksiyonu değerleri aynı kalacak şekilde sırasıyla para arzı, Euro, faiz oranı, ihracat, işsizlik oranı, ithalat ve USD değişkenleri girdi katmanından çıkarılmıştır. Oluşturulan yapay sinir ağlarının öğrenme verileri ve simülasyon verileri üzerindeki performansı ölçülerek, tüm değişkenlerin dahil edildiği ağların performansı ile kıyaslanmıştır. ÜFE verisinin tahminlenmesi için oluşturulan girdilerden ihracat, işsizlik oranı, ithalat ve USD değişkenlerinin çıkarıldığı ağların %50'sinden fazlasında öğrenme ve simülasyon verileri üzerindeki performans sonuçlarının iyileştiği görülmüştür. TÜFE verisinin tahminlenmesi için oluşturulan girdilerden para arzı, ihracat, işsizlik oranı, ithalat ve USD değişkenlerinin çıkarıldığı ağların %50'sinden fazlasında simülasyon verileri üzerindeki performans sonuçlarının iyileştiği görülmüştür. Çalışmanın son aşamasında 2019:01 – 2019:12 dönemleri arasındaki ÜFE ve TÜFE verileri tahmin edilmiştir.

Abstract:
Inflation, which has been one of the most important economic indicators throughout the economic history, negatively affects the purchasing power of people. For this reason, estimation of inflation has become an important issue since it will reduce inflationary expectations. There are many methods for estimation of inflation. Artificial neural networks that one of the artificial intelligence methods, is one of these methods. In this study In this study, by using USD, Euro, interest rate, money supply, export, import and unemployment rate as input data artificial neural networks are modeled separately for producer price index and consumer price index data between the dates 2007:06 – 2019:09 and models were simulated. The performance of the created networks was evaluated using the error mean square performance criteria. In order to measure the effect of input variables on performance; money supply, Euro, interest rate, export, unemployment rate, import and USD variables are removed from the input layer respectively by remaining same learning function, number of layers, number of neurons and activation function of the networks that give the best results in the first part of the study. The performance of the artificial neural networks created on learning data and simulation data were measured and compared with the performance of the networks in which all variables were included. It was observed that the performance results on learning and simulation data improved in more than 50% of the networks, where exports, unemployment rate, imports and USD variables were extracted from the inputs created to estimate the producer price index data. It was observed that the performance results on simulation data improved in more than 50% of the networks, where money supply, exports, unemployment rate, imports and USD variables were extracted from the inputs created to estimate the consumer price index data. At the last stage of the study, Producer Price Index and Consumer Price Index data between the periods of 2019:01 - 2019:12 were estimated.