Sinirsel bulanık mantık yaklaşımı ile öngörü modellemesi: İşsizlik oranı için Türkiye örneği
Neuro fuzzy logic approach with forecast modelling: The case of Turkey for unemployment rate
Yazar: BERNA BULĞURCU
Danışman: PROF. DR. ERKUT DÜZAKIN
Çukurova Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2014
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Ağ yapısı = Network architecture ; Bulanık mantık = Fuzzy logic ; Bulanık çıkarsama = Fuzzy inference ; Sinirsel bulanık mantık = Neuro fuzzy logic ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Öngörü modelleri = Foresight models ; İşsizlik = Unemployment

Özet:
Geleceğin planlanması ve denetlenebilmesi amacıyla gerçekleştirilen öngörü modellemelerine karşı artan ilgi model çeşitliliğini de beraberinde getirmiştir. Hem nedene hem de zamana dayalı olarak gerçekleştirilen öngörü çalışmalarına alternatif olan modern öngörü tekniklerinden yapay zeka çalışmaları içerisinde önemli bir yere sahip Yapay Sinir Ağları (YSA), Bulanık Mantık ve Sinirsel Bulanık Çıkarım Sistemleri ile gerçekleştirilen çalışmalar dikkat çekicidir. 
Bu çalışmada bu dikkat çekici tekniklerden YSA ve YSA ile bulanık mantık tekniği birleşimi olan hibrid bir teknik Adaptif Ağ Yapısına Dayalı Bulanık Çıkarım Sistemi (ANFIS) kullanılmıştır. Amaç bu iki teknik arasında doğru ve güvenilir tahminde bulunacak en iyi tekniği belirlemektir. Ayrıca bu süreçte öngörü modellemesinde pek sık rastlanmayan bir değişken kullanılmasına da karar verilmiştir. Bu noktada amaç ise literatürde sıkça kullanılan değişkenler ve teknikler yerine en iyi tekniğin yeni bir değişken öngörülürken tespitidir. Bu nedenle kullanılan değişken, hem makroekonomik açıdan hem de işletmeler açısından bilinmesinde faydası olan fakat öngörü modellemesinde kullanımına pek rastlanmayan işsizlik oranı değişkeni olarak belirlenmiştir.
Sonuç olarak bu çalışmada Türkiye İstatistik Kurumu'ndan alınan Türkiye'ye ait 2000-2012 yılları arasındaki aylık işsizlik oranı verileri kullanılarak 2013 yılına ait aylık işsizlik oranı öngörüsünde bulunulmuştur. Hem YSA hem de ANFIS ile kurulan zamana dayalı öngörü modelleri arasından her bir teknik açısından en iyi model tasarımı seçilmiş ve o modelle ilk olarak 2013 yılının ilk 6 ayına ait işsizlik oranı öngörüsü gerçekleştirilmiştir.
Öngörü güvenirliliğini artırmak adına 2013 yılının ilk 6 ayının gerçekleşen değerleri ile öngörülen değerler karşılaştırılmış ve ANFIS'in YSA'ya göre istatistiki açıdan daha iyi öngörü performansına sahip olduğu tespit edilmiştir. Böylelikle 2013 yılının ikinci 6 aylık döneminin öngörüsü ANFIS ile gerçekleştirilmiştir. YSA ve ANFIS uygulamaları MATLAB programı ile yapılmıştır.



Anahtar Kelimeler: Yapay sinir ağları, adaptif ağ yapısına dayalı bulanık çıkarımsistemi (anfis), öngörü

Abstract:
The growing interest of forecast modelling has brought the variety of models in order to plan and control the future. Neural Network, Fuzzy Logic and Neuro Fuzzy Inference Systems, which have  significant places inside the artificial intelligence studies that are alternatives against both cause and time-based forecasting studies, have been used in remarkable researches.
In this study, neural network, the combination of neural network and fuzzy logic technique, which is a hybrid technique, is called Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS), are used. The purpose is to determine the best technique which will forecast to reach the accurate and reliable results among them. However, it has been decided not to use frequently used variable. The aim in this point is to decide the best technique while forecasting the new variable instead of common used variables and techniques in literature. Therefore; used variable, known to be important for businesses and macroeconomic, is determined as unemployment rate that is not frequently used variable in researches.
As a result, in this study, monthly unemployment rate data between the years of 2000-2012 taken from Turkey Statistical Institute are used to forecast monthly unemployment rate of 2013 for Turkey. The best model design for each forecasting model is selected among time-based forecasting models which are built by using both neural network and adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS) and also first of all, the first 6 months of 2013 is forecasted by using this selected model.
In order to increase the reliability of forecasting result, the actual values of the first 6 months of 2013 has been compared with the forecasted values of the first 6 months, and with regard to statistical view, ANFIS is determined to have better forecasting performances than neural network has. In this manner, the second 6 months of 2013 are forecasted by using ANFIS technique. Neural network and ANFIS applications are performed using MATLAB.