Yapay sinir ağları yöntemi ve iktisadi göstergelerin tahminlenmesi üzerine bir araştırma
Artificial neural networks method and a research on forecasting economics indicators
Yazar: REYHAN KAPLAN
Danışman: PROF. DR. MEHMET AKSARAYLI
Dokuz Eylül Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı / Ekonometri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Ekonometri = Econometrics
Dizin: Ekonometri = Econometrics ; Ekonometrik tahmin = Econometric estimate ; Ekonomik tahminler = Economic estimates ; Tahmin = Estimation ; Tahmin teknikleri = Estimation techniques ; Tahmin yöntemleri = Estimation methods ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Günümüz teknolojisiyeni bilgiler elde etmek içinverilerinsaklanması veişlenmesi konusunda önemli ölçüde gelişme göstermiştir.Bu doğrultuda, geçmişdönem bilgisine dayanarak, yeni dönem hakkında bilgi üretme süreci,insanlariçin dahafazlaönem kazanmıştır.Zamanla bu durum bireyleriçin önemli olduğukadarülkeler için de önemli bir konu haline gelmiştir.Bu tez çalışmasında,yapaysinirağlarının tanımıyapılmış, tarihçesi,genel yapısıanlatılmışve iktisadigöstergelerüzerine bir uygulama yapılmıştır. Tezin amacı yapay sinir ağlarıyöntemiyle elde edilen sonuçlarileklasik yöntemile elde edilen sonuçlarınkarşılaştırılmasıdır. Zaman serilerinden oluşturulan iktisadigöstergelerintahminlenmesinde en küçük kareler yöntemi kullanılmıştır. Yapay sinir ağlarıyöntemi içinde"nftool"yapısı kullanılmıştır.Uygulama bölümünde iki farklıyöntem sonuçları incelendiğinde,yapay sinir ağları ileyapılanmodelinsonuçlarının daha küçük hatayı verdiği tespit edilmiştir. Birinci model birbağımsız değişken ve bir bağılı değişken ile ikinci model ise bir bağımlı değişkenveiki bağımsız değişken ileoluşturulmuştur.İncelenen aralıkta veri sayısınınazlığı ve diğer ekonomik göstergelerin modellere dahil edilememesi nedeniylesonuçlararasındauçurum farklılıklaroluşmadığı görülmüştür.Günümüzteknolojisinde tüm durumlar değerlendirildiğinde yapay sinirağları yönteminindaha kullanışlı olduğu sonucuna varılmıştır.

Abstract:
Today's technology has improved significantly in the storage andprocessing of data to obtain new information. Accordingly, the process ofgenerating information about the new period has gained more importance forpeople based on the knowledge of the previous period. Over time, this case hasbecome an important issue for individuals as well as for countries.In this thesis,the definition of artificial neural networks is explained, its history and generalstructure is explained and an application is made on economicindicators. Theaim of the thesis is to compare the results obtained with the artificial neuralnetwork method with the classical method. The least squares method was used toestimate the economicindicatorsformed from time series."nftool"structure wasused in artificial neural network method.When the results of two differentmethods were examined in the application section, it was found thatthe results ofthe model made with artificial neural networks gave a smaller error.The firstmodel is composed of oneindependent variable and one dependent variable, andthe second model consists of one dependent variable and two independentvariables.It was observed that there was no gap between the results due to thelow number of data and the failure to include other economic indicators in themodels. In today's technology, when all the situations are evaluated, it isconcluded that artificial neuralnetworkmethod ismore useful.