Ekonomide öncü göstergeler ile büyüme tahmini uygulaması
An application of growth prediction in economy with leading indicators
Yazar: EZGİ DÜLGER
Danışman: YRD. DOÇ. DR. MEHMET SERDAR GÜZEL
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2016
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Veri madenciliği = Data mining ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Öncü göstergeler = Leading indicators

Özet:
Günümüzde veriler dijital platformda çok fazla birikmektedir ve saklanan bu verilerin anlamlı bir şekilde analizinin yapılması gerekmektedir. Büyük miktardaki veri setlerinden yararlı bilgilerin, bağıntıların keşfedilmesi ve düzgün analizlerinin yapılması gerekliliği veri madenciliği alanının doğmasına sebep olmuştur ve tıp, ekonomi, biyoloji gibi pek çok farklı alanda veri madenciliği teknikleri kullanılmaya başlanmıştır. Bu çalışmada, ekonomi alanında belirlenen veriler için veri madenciliği tekniklerinden olan Yapay Sinir Ağları metodunun uygulanması üzerinde durulmuştur.  Çalışmada, Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası'nın ekonomik faaliyetlerin analizi için kullanmakta olduğu zaman serileri analizi yöntemi olan OECD Yöntemi'nden yararlanılmıştır.  OECD Yöntemi aracılığıyla belirlenen ekonomik büyümenin öncü göstergelerinin veri setleri hazırlanmıştır. Bu veri setleri baz alınarak, ekonomik büyüme tahmini için yapay sinir ağları kullanılarak bir uygulama geliştirilmesi önerilmiştir. MATLAB ortamında eğitilen sistemde girdi olarak öncü göstergelerin,çıktı olarak ise Sanayi Üretim Endeksi verisinin değerleri kullanılmıştır. Büyüme oranı ile Sanayi Üretim Endeksi'nin verileri birbirleri ile yüksek oranda korelasyon gösterdiği için çıktı olarak Sanayi Üretim Endeksi verileri belirlenmiştir. Bu korelasyon doğrultusunda, uygulamada belirlenen öncü göstergeler kullanılarak, elde edilen Sanayi Üretim Endeksi değerleri sayesinde ekonomik büyüme tahmini sağlıklı bir şekilde önceden yapılacaktır. Ekonomik anlamda karar alıcılar ve ekonomistler açısından önemli bir öngörü elde edilmiş olacaktır.

Abstract:
Nowadays, data is accumulating too much on digital platforms and this stored data is necessary to be made of significantly analysis. Discovery of the relationships and useful information from the large amount of the data sets and the need of proper analysis have lead to the emergence of data mining areas, and data mining techniques have been used in many different areas such as medicine, economics, biology etc. In this study, it is focused on the implementation of the method Artificial Neural Networks, one of the data mining techniques for data specified in the field of economics.   In the study, the OECD Method which is the method that uses time-series analysis for the analysis of economic activity used by the Central Bank of the Republic of Turkey was used.  Data sets of the leading indicators of economic growth determined through the OECD method was prepared.  Based on these data sets, improving an application using artificial neural networks have been proposed for economic growth forecast.  In the system trained in MATLAB, it is used the values of the leading indicators as input and the values of the Industrial Production Index as output. The Industrial Production Index is defined as output data due to the Industrial Production Index data and growth rate is highly correlated with each other. In accordance with the correlation, with Industrial Production Index values obtained by using leading indicators specified in application, economic growth forecast will be done in a healthy way in advance. An important prevision for economic decision-makers and economists will be obtained.