Zaman serisi analizinde esnek hesaplama teknikleri (Türkiye dış ticaret örneği)
Soft computing techniques in time series analysis (Turkey foreign trade sample)
Yazar: FERHAN DEMİRKOPARAN
Danışman: YRD. DOÇ. DR. OĞUZ KAYNAR
Cumhuriyet Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Bölümü / İşletme Ana Bilim Dalı / Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2010
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Box-Jenkins = Box-Jenkins ; Ekonomik veriler = Economic data ; Esnek otomasyon teknolojileri = Flexible automation technologies ; Tahmin ediciler = Estimators ; Uluslararası ticaret = International trade ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Zaman serileri = Time series ; Zaman serileri analizi = Time series analysis ; Üretim = Production ; İhracat = Export

Özet:
Ülkelerin refah seviyelerinin artırılması ve sürekli kılınmasında dış ticaretin önemi ve gerekliliği önemini gittikçe arttırmaktadır. Türkiye'nin gelecek yüzyıla hazırlanması için, dünyanın bugün içinde bulunduğu ekonomik ve ticarî koşulların doğru bir resminin ortaya konulmasına ve gelecekle ilgili güvenilir tahminlere ihtiyaç vardır. Geleceğe ilişkin yapılacak doğru ve güvenilir tahminler, ekonominin sağlıklı bir şekilde gelişmesi ve istikrarı açısından gerekli planlamaların yapılmasına imkân verecektir.Bu çalışmanın amacı Türkiye İstatistik Kurumu'ndan alınan 1969 ile 2009 yılları arası Türkiye'nin ithalat ve ihracat verileri üzerinde klasik zaman serisi analiz yöntemleri ile yapay sinir ağları ve uyarlamalı ağ tabanlı bulanık çıkarım sistemleri gibi esnek hesaplama tekniklerini karşılaştırmak ve doğru ve güvenilir dış ticaret tahminleri gerçekleştirmek üzere en iyi yöntemi belirlemektir. Tahmin sonucunda elde edilecek rakamlar sayesinde Türkiye ithalat ve ihracatının genel gelişimi ile ilgili belirsizlikler ortadan kalkacak ve bu rakamlara göre bir takım çıkarımlar yapılarak geleceğe ilişkin daha sağlıklı kararlar alınabilecektir.Çalışmanın birinci bölümünde Türkiye dış ticaretinin dünü ve bugünü ve dış ticaretin Türkiye ekonomisindeki yeri ve öneminden bahsedilmiştir. İkinci bölümde istatistiksel zaman serisi analizi ve Box-Jenkins metodu, üçüncü bölümde yapay sinir ağları ve dördüncü bölümde bulanık mantık metodu ayrıntılı olarak incelenmiştir. Beşinci bölümde bu metotlar kullanılarak yapılan tahmin uygulaması ve sonuçlar, son bölümde de yapılan uygulamaya ilişkin değerlendirme ve öneriler yer almaktadır.

Abstract:
Foreign trade grows in importance and necessity in the way of increasing and making constant the prosperity level of countries. For Turkey, to get ready for the next century requires to be taken an accurate picture of economic and commercial conditions of the world and to make accurate predictions. Robust and reliable predictions allow making plans in the way of developing the economy and stabilization.The objective of this study to compare classical time series analysis methods with soft computing techniques such as artificial neural networks and adaptive network based fuzzy inference systems on Turkey?s import and export data between 1969 and 2009 obtained from Turkey Statictics Institution and to determine the best method to make correct and accurate foreign trade predictions. By the help of values obtained from the result of the prediction, uncertainty about general development of Turkey?s foreign trade remove and by making deductions according to these numbers general situation can be examined.In the first section of this study, it is mentioned about how the foreign trade of Turkey was in the past and how it is in this day and the importance and position of foreign trade in Turkish economy. Statistical time series analysis and Box-Jenkins method is examined in detail in the second section, artificial neural networks in the third section and fuzzy logic and neuro fuzzy system in the forth section. Prediction application by using these methods and results are located in the fifth section and conclusion in the sixth section.