Türkiye'ye gelen doğrudan yabancı yatırımların yapay sinir ağları ile tahmin edilmesi
Estimating of incoming foreign direct investment to Turkey with artificial neural networks
Yazar: EMRE IŞIK
Danışman: PROF. DR. FATİH MANGIR
Selçuk Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İktisat Ana Bilim Dalı / İktisat Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Ekonomi = Economics
Dizin: Doğrudan yabancı sermaye yatırımları = Foreign direct investments ; Ekonomik etki = Economic effect ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Yabancı sermaye yatırımları = Foreign capital investments ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Doğrudan yabancı yatırımlar, yönlendikleri ev sahibi ülkelerde yaratacağı sermayeye ek olarak o ülkede uzun vadeli avantajlar sağlayan ve bundan dolayı özellikle gelişmekte olan ülkeler olmak üzere tüm ülkelerin kendisine çekmeyi amaçladığı bir dış finansman aracıdır. Dünya çapında yaşanılan küreselleşme süreci ile bu yatırımların miktarı da hız kazanmıştır. Teknolojinin hızla gelişim gösterdiği günümüz dünyasında öğrenebilen ve öğrendiklerini kullanabilen yazılımlara yönelik çalışmalarda büyük gelişmeler yaşanmaktadır. Yapay sinir ağları, bunlar içerisinde öğrenmeyi en etkin sağlayabilen yöntemlerden birisi olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu çalışmanın amacı, Türkiye'ye gelen doğrudan yabancı yatırımların, makine öğretisi yöntemlerinden yapay sinir ağları ile tahmin edilmesidir. Bu amaç doğrultusunda, Türkiye'ye Ocak 1992-Nisan 2021 tarihlerini kapsayan dönemde gelen doğrudan yabancı yatırımlar yapay sinir ağları ile tahmin edilmiştir. Çalışmada, çok katmanlı algılayıcı (MLP) sinir ağı ve uzun kısa süreli bellek (LSTM) sinir ağı olmak üzere iki farklı sinir ağı modeli kullanılarak tahmin yapılmış ve daha sonra ise geleneksel zaman serisi tahmin modeli olan otoregresif entegre hareketli ortalama (ARIMA) yöntemi tahmin sonuçlarıyla karşılaştırma yapılmıştır. Çalışmanın sonucunda, hem MLP sinir ağı hem de LSTM sinir ağı ile oluşturulan modellerin, doğrudan yabancı yatırımları tahmin etmede, ARIMA geleneksel zaman serisi tahmin modeline göre daha başarılı sonuçlar verdiği görülmüştür.

Abstract:
Providing long-term beneficiaries in host economies, foreign direct investment are kind of investment serving capital in the host countries and therefore aims to attract all countries especially developing ones. The amounts of these investments have been accelerated during the globalization process througout the world. In the rapid development of  technological world, there are great developments in the studies on software that can learn and use what they have learned.
Artificial neural networks emerge as one of the most effective methods of learning. The aim of this study is to predict the foreign direct investments in Turkey by artificial neural networks method. For this purpose, foreign direct investments in Turkey in the period covering January 1992-April 2021 are predicted with artificial neural networks. In the study, predictions are made using two different neural network models, Multilayer-Perceptron (MLP) neural network and Long-Short Term Memory (LSTM) neural network, and then the traditional time series prediction model, Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) method. And also the estimation results are compared. As a result of the study, it is concluded that models by the the MLP neural network and LSTM neural network provide fit results than traditional model.