Yapay sinir ağları metoduyla Türkiye'nin makroekonomik performans tahmini
Turkey's macroeconomic performance forecast by (with) the method of artificial neural networks
Yazar: FATMA ÇETİNTAŞ
Danışman: DOÇ. DR. MEHMET KARAHAN
Fırat Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Makroekonomi = Macroeconomy ; Performans = Performance ; Performans tahmini = Performance estimation ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Makro ekonomi açısından temel değişkenler olarak kabul edilen enflasyon,
işsizlik, GSYİH, Bütçe Açığı, Cari açık oranları ülke ekonomileri için büyük önem arz
etmektedir. Dolayısıyla bu değişkenler bir ülkenin ekonomik performansının
ölçülmesinde temel ölçütler olarak da değerlendirilmektedir. Buna bağlı olarak
ekonomide yaşanan dalgalanmaların öncelikle bu belirtilen değişkeni etkilemesi,
değişkenlerin ülke ekonomisinin istikrarı açısından da öneminin göstergesidir. Türkiye
ekonomisi için enflasyon, işsizlik, GSYİH, Bütçe Açığı, Cari açık oranlarının seyri
ekonomik performansın değerlendirilmesinde öncelikle izlenen ve takip edilen
değişkenler arasında yer almaktadır. Yapay sinir ağları metodu insan beyni gibi
çalışmaktadır. Beyin örnek bir olayda öğrendiği bilgiler ışığında yeni kararlar vermekte
ve yeni tahminlerde bulunmaktadır. Yapay sinir ağları metodunda ağ öncelikle aynı
beyin gibi geçmiş verileri kullanarak eğitime tabi tutulur ve ağın öğrenmesi sağlanır.
Öğrenen ağ artık kendi tahminlerini yapabilir.
Bu çalışmada istatistiksel tahmin tekniklerinden yapay sinir ağı modeli
kullanılarak, Türkiye'nin 1990-2018 yıllarına ait temel ekonomik göstergelerinden
yararlanılarak Makroekonomik performans tahmini yapılmıştır. Çalışmada, öncelikle
Türkiye ekonomisini etkileyen unsurlarla ilgili veriler toplanarak analiz edilmiş,
ardından bu etkenlere göre YSA modeli oluşturulmuş ve modelin eğitimi ve testi
yapılmıştır. Sonrasında, model ile yıllık makro ekonomik performans tahmini yapılıp bu
tahminlerin performans testleri hesaplanmıştır. Çalışma sonucunda YSA tahmin
modelinin performansı ise, korelasyon katsayısı 0.99 ve regresyon katsayısı 0.98 olarak
ölçülmüştür. Yani, modelin ürettiği tahminler ile gerçek değerler karşılaştırıldığında
MSE, RMSE ve MAPE değerlerinin düşük olduğu ve dolayısıyla elde edilen modelin
küçük oranda hatalı sonuçlar ürettiği ve tahmin tutarlılığının yüksek olduğu sonucuna
ulaşılmıştır. Ayrıca bu çalışma literatürde oldukça yeni kullanılmaya başlanan YSA
tanıtılarak araştırmacılar tarafından ülkemizde yapılacak çalışmalarda tanınırlığının ve
kullanılabilirliğinin arttırılmasına olanak sağlamaktadır.

Abstract:
Inflation, unemployment, GDP, Budget Deficit, Current account deficit, which
are accepted as basic variables in terms of macro economics, are of great importance for
the economies of countries. Therefore, these variables are also considered as basic
criteria in measuring the economic performance of a country. Accordingly, the
fluctuations in the economy primarily affect this variable, indicating the importance of
variables for the stability of the country's economy. Inflation, unemployment rate, GDP,
budget deficit, the trend of current account rations are primary parameters, which are
observed while evaluating Turkey's economy. Artificial neural networks method works
like a human brain. The brain makes new decisions and makes new forecasting in the
light of the information it has learned in a sample event. In the method of artificial
neural networks, the network is first trained just like the brain by givinghistorical data
and the learning of the network is provided. The learning network can now make its
own forecasting.
In this study, a statistical estimation techniques, which is artificial neural
network, is used to estimate macroeconomic performance of Turkey by using basic
economic indicators and data between 1990-2018. Firstly, the data of factors that affect
the Turkey's economy is firstly gathered and analyzed. Then, ANN model was created
based on these factors and the model was trained and tested. Afterwards, annual
macroeconomic performance is estimated with the model and performance tests of these
predictions was calculated. As a result of the study, the performance of the ANN
predicction model was measured as the correlation coefficient 0.99 and the regression
coefficient 0.98. In other words, when the estimates produced by the model were
compared with the actual values, it was concluded that the values of MSE, RMSE and
MAPE were low and therefore the obtained model produced slightly erroneous results
and the prediction consistency was high. In addiction, this study provides an
opportunity to increase the recognition and usability of ANN in studies to be carried out
in our country by the researchers by introducing ANN, which has been used quite
recently in the literature.