Yapay sinir ağları ve aşırı öğrenme makineleri ile döviz kurunun tahmini
Exchange rate prediction with artifical neural network and extreme learning machines
Yazar: MUSTAFA GÖKÇE
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN SÖYLER
İnönü Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı / Ekonometri Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Ekonometri = Econometrics
Dizin: Aşırı öğrenme makineleri = Extreme learning machines ; Döviz kuru = Exchange rate ; Döviz kuru sistemleri = Exchange rate systems ; Döviz kuru tahmini = Exchange rate forecasting ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Döviz kuru ithalat, ihracat, enflasyon ve dış ticaret dengesi üzerinde oldukça
önemli bir etkendir. Küreselleşme ve buna bağlı olarak serbest sermaye hareketleri,
büyüme ve istikrar temel politika araçlarından biri olan döviz kurlarında dalgalanmaya
ve belirsizliğe neden olabilmektedir. Döviz kurundaki dalgalanma ve belirsizlik durumu
ekonomik istikrarı olumsuz yönde etkilemekte ve ekonomik krize neden olabilmektedir.
Döviz kuruna etki eden değişkenlerin tam olarak belirlenmesi ve modellenmesi buna
bağlı olarak döviz kurunun tahmin edilmesi, olası kur Şoklarının önüne geçilmesinde
ekonomik istikrarı sağlayan önemli bir araç olacaktır.
Döviz kurundaki dalgalanmaların veya ani artışların olumsuz etkisi 1989
yılından sonra Türkiye ekonomisinin serbest piyasa ekonomisine geçişi ile önemli
Şekilde hissedilmiştir. Gelişmiş ülkelerden Türkiye gibi gelişmekte olan ülkelere yüklü
miktarda sermaye giriş ve çıkışları bu ülkelerdeki döviz kuru fiyatlarında
dalgalanmalara neden olmuĢtur. Serbest piyasa ekonomisine geçiş ile birlikte 1990‟lı
yıllardan sonra 1994 ve 2001 yıllarında döviz krizi yaşanmıştır. 2002-2012 yılları
arasında durağan seyreden döviz kuru 2013 yılından sonra artıĢ eğilimine girmiştir.
Özellikle 2018 yılından sonra kurda yukarı yönlü hızlı artışlar meydana gelmiştir.
Döviz kurundaki beklenmedik ve yüksek dalgalanmalar ülke ekonomisini ve
yaşayanları olumsuz yönde etkilemektedir. Bu çalışmanın amacı, döviz kurunun
öngörülebilirliğini Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Aşırı Öğrenme Makinesi (AÖM)
yöntemleri kullanarak araştırmaktır. Çalışmada literatürde kullanılan birtakım öncü
göstergeler dışında farklı değişkenler de dikkate alınarak araştırma yapılmıştır. Bu hedef
doğrultusunda YSA ve AÖM yöntemlerinin tahmin başarıları kıyaslanmıştır.
Anahtar kelime: Yapay Sinir Ağları (YSA), Aşırı Öğrenme Makineleri (AÖM),
Döviz Kuru Tahmini

Abstract:
Exchange rate is a very important factor on imports, exports, inflation and
foreign trade balance. Globalization and, accordingly, free capital movements, growth
and stability can cause fluctuations and uncertainty in exchange rates, which is one of
the main policy tools. The fluctuation and uncertainty in the exchange rate negatively
affect the economic stability and may cause an economic crisis.The exact determination
and modeling of the variables affecting the exchange rate, and accordingly the
estimation of the exchange rate, will be an important tool that ensures economic
stability in preventing possible exchange rate shocks.
The negative effects of fluctuations or sudden increases in the exchange rate
were felt significantly with the transition of the Turkish economy to a free market
economy after 1989. Large amount of capital inflows and outflows from developed
countries to developing countries such as Turkey caused fluctuations in exchange rate
prices in these countries. With the transition to the free market economy, after the
1990s, there was a currency crisis in 1994 and 2001. The exchange rate, which was
stable between 2002 and 2012, started to increase after 2013. Especially after 2018,
rapid upward increases occurred in the exchange rate.
Unexpected and high fluctuations in the exchange rate adversely affect the
country's economy and residents. The aim of this study is to investigate the
predictability of the exchange rate using Artificial Neural Networks (ANN) and
Extreme Learning Machine (ELM) methods. In the study, apart from some leading
indicators used in the literature, different variables were also taken into account. In line
with this target, the estimation successes of the ANN and ELM methods were
compared.
Keyword: Artificial Neural Networks (ANN), Extreme Learning Machines (ELM),
Currency Prediction