Bulanık regresyon ve ekonometrik bir uygulama
Fuzzy regression and an econometric application
Yazar: TUĞÇE KAYA
Danışman: DOÇ. DR. GÜLSEN KIRAL
Çukurova Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı / Ekonometri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2014
Konu: Ekonometri = Econometrics ; Ekonomi = Economics
Dizin: Bulanık mantık = Fuzzy logic ; Bulanık regresyon = Fuzzy regression ; Ekonometrik analiz = Econometric analysis ; Klasik mantık = Classical logic

Özet:
Bu araştırma, çoğu kez farkına varılamayan fakat günlük yaşamda çoğu yerde kullanılan, Zadeh tarafından 1965 yılında ortaya atılmış olan bulanık mantık ve bundan yola çıkarak geliştirilen bulanık regresyon modellerini tanımlamak ve açıklamak amacıyla yapılmıştır. Klasik mantıkta, dilsel ifadelere yer verilmezken bulanık mantıkta birçok değer dilsel olarak ifade edilmektedir. Bu nedenle klasik mantık kümesi kesin değerleri içerirken bulanık mantık kümesi ise kesin değerler dışında olabilir değerleri de içerisine almaktadır.
İstatistik biliminde, klasik regresyonun bir bağımlı değişkenin bir ya da birden fazla bağımsız değişken tarafından açıklanmasını ifade ettiğini biliyoruz. Fakat sağlıklı bir analiz doğadan kesin bilgi toplamayı gerektirdiği için klasik regresyon ile elde edilen tahminler bazen gerçek yaşamla tutarlı sonuçlar vermemektedir. Yapılan araştırmalarda bazı durumlarda bulanık regresyonun klasik regresyondan daha iyi sonuçlar verdiğini ve gerçek yaşamla daha tutarlı sonuçlara ulaşılabildiği görülmüştür.
Bu bağlamda bu çalışmada bulanık regresyonun klasik regresyondan daha iyi sonuçlar verdiği gösterilmeye çalışılmıştır. Uygulamanın ilk kısmında 2000-2012 dönemleri arasında TCMB'den alınan Tüketim miktarı ve GSYİH verileri ile tüketim fonksiyonu kurulmuş ve bulanık regresyon ile tahmin edilmeye çalışılmıştır. Uygulamanın ikinci kısmında ise 1994-2012 dönemleri arasında DPT'den alınan İthalat miktarı, GSYİH ve kur verileri ile ithalat fonksiyonu kurulmuş ve ithalat miktarının değişimi klasik regresyon ve bulanık regresyon yöntemleri ile modellenip, karşılaştırmalı olarak incelenmeye çalışılmıştır.

Abstract:
The initial purpose of the study is to define fuzzy logic which was suggested by Zadeh in 1965 and which covers a substantial part of a daily life, usually in an unconscious sense. Then, the latter purpose of the study is to explain fuzzy regression models which are developed due to fuzzy logic. While classical logic doesn't involve linguistic statements, many values are expressed as linguistically in fuzzy logic. Thus, classical logic set includes certain values, but fuzzy logic set includes possible values and also certain values.
	As we know, in statistics, classical regression means explaining of one dependent variable by one or more than one independent variables. But because of a reliable analysis requires certain informations from nature, estimations of classical regression may not be consistent with the real life, occasionally. In researches, it is suggested that in some cases, fuzzy regression offers significant results than classical regression and it leads to more consistent results with the real life.
	In this context, the study attempts to present that the results of fuzzy regression are better than the classical regression. Thus, in the first part of the econometric analysis, we set a consumption function by using the TCMB's data of quantity of consumption and GDP in 2000-2012 periods and made estimation with fuzzy regression. Then, in the second part of the econometric analysis, we set an import function by using the data of quantity of import, GDP and exchange rates and changes of the quantity of import are analysed comparatively by using both classical and fuzzy regression methods.