Yapay sinir ağları ile Türkiye ekonomisindeki doğrudan yabancı sermaye yatırımları
Foreign direct investments in Turkish economy with artificial neural networks
Yazar: TUĞBA ÇAVUŞOĞLU
Danışman: DOÇ. DR. AHMET OĞUZ
Karabük Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / İktisat Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Ekonomi = Economics
Dizin: Doğrudan yabancı sermaye yatırımları = Foreign direct investments ; Türk ekonomisi = Turkish economy ; Yabancı sermaye = Foreign capital ; Yabancı sermaye yatırımları = Foreign capital investments ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Son yıllarda küreselleşmenin etkisi ile küçülen Dünya'da hem gelişmiş hem de gelişmekte olan ülkelerin büyüme ve kalkınmasında doğrudan yabancı sermaye yatırımları önem arz etmektedir. Gelişmiş ülkeler ellerinde biriken sermayeleri, gelişmekte ve az gelişmiş ülkelere yatırım yaparak maksimum kâr peşinde iken, gelişmekte olan ülkelerde bu yatırımlarla birlikte teknolojik gelişim, teknik bilgi, yeni yönetim anlayışı benimseyerek ekonomik kalkınma ve büyümenin peşindedirler. Her ülke açısından değişik avantajlar sağlayan yabancı sermaye yatırımları, Türkiye gibi gelişmekte olan her ülkenin makroekonomik göstergeleri üzerinde olumlu bir tablo oluşturacağı düşünülmektedir.
Çalışma, Türkiye ekonomisinin 1970-2019 yılları arasını baz alarak doğrudan yabancı sermaye yatırımlarının, yapay sinir ağı (YSA) uygulaması aracılığıyla geleceğe yönelik tahminini konu almaktadır. Geleneksel analizler ile yapılan deneysel çalışmaların çoğu sonuçların doğruluğunu kontrol ederken, biz yapay sinir ağını kullanarak doğrudan yabancı sermaye yatırımlarının tahmin edebilir olup olmayacağını öğrenmek istedik.
Çalışma 3 bölümden oluşmaktadır. İlk bölümde yabancı sermaye yatırımlarının genel tanımı, türleri, Türkiye'deki tarihi serüvenine değinilip, doğrudan yabancı sermaye yatırımlarının özellikleri, teorileri ayrı başlıklar altında detaylı bir şekilde anlatılmıştır. 
Araştırmanın ikinci bölümünde yapay sinir ağının ne olduğu, nasıl ortaya çıktığı, özellikleri ve kullanım alanları ince ince anlatılmıştır. Ayrıyeten literatürde benzer çalışmaların var olup olmadığı incelenerek, kaynak taraması yapılmıştır.
Son bölümde ise ilk olarak uygulayacağız modelin doğruluk payını test etmek için geçmiş yıllara ait veriler kullanılarak her yılın doğrudan yabancı sermaye girişinin, yapay sinir ağının sonucu ile örtüşüp örtüşmediğini bakılarak bir sonuca bağlanmıştır.

Abstract:
Direct foreign capital investments are important in the growth and development of both developed and developing countries in the world, which has shrunk with the effect of globalization in recent years. While developed countries are seeking maximum profit by investing their accumulated capital in developing and underdeveloped countries, developing countries pursue economic development and growth by adopting technological development, technical knowledge and new management understanding with these investments. It is thought that foreign capital investments, which provide different advantages for each country, will create a positive picture on the macroeconomic indicators of every developing country such as Turkey.
The study focuses on the future prediction of foreign direct investments of the Turkish economy between the years 1970-2019 through the application of artificial neural network (ANN). While most of the experimental studies with traditional analyzes check the accuracy of the results, we wanted to find out whether foreign direct investment investments can be predicted using artificial neural networks.
The study consists of 3 parts. In the first part, the general definition and types of foreign capital investments, their historical adventure in Turkey are mentioned and the features and theories of foreign direct investments are explained in detail under separate headings.
In the second part of the research, what the artificial neural network is, how it came about, its features and usage areas are explained in detail. In addition, by examining whether there are similar studies in the literature, a literature review has been made.
In the last part, in order to test the accuracy of the model that we will apply first, data from previous years are used to determine whether each year's direct foreign capital inflows coincide with the result of the artificial neural network.