İstatistik ve yapay zeka yöntemleri ile dış ticaret tahmini: Güney Ege Bölgesi
Foreign trade forecast with statistics and artificial intelligence methods: The South Aegean Region
Yazar: GAMZEGÜL ÇALIKOĞLU
Danışman: PROF. DR. ERDOĞAN GAVCAR
Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Dış ticaret endeksleri = Foreign trade indices ; Güney Ege bölgesi = South Agean region ; Yapay Zeka Endeksi = Artificial Intelligence Index ; İstatistik testler = Statistics tests

Özet:
Türkiye'nin küreselleşen dünya içindeki politik ve ekonomik konumunda en önemli unsuru olan dış ticaretin geliştirilmesi, böylelikle dış ticaret açığının asgari düzeye indirilmesi ve daha doğru yatırımlar yapılması adına gerçekçi tahminlerde bulunmak son derece önemlidir. Bununla birlikte araştırmalarda kullanılan yöntem ve modellerin çok yönlü olması ve birden fazla sonuç sunarak birbirleri ile kıyaslanma imkânı tanıması gerekliliktir. Bu çalışmada, geleneksel istatistik yöntemleri ve yapay zeka istatistik yöntemlerinin tahmin üzerindeki başarılarının kıyaslanması amacıyla Aydın, Denizli ve Muğla illerinden oluşan Güney Ege Bölgesi'nin ithalat ve ihracat verileri incelenmiş ve söz konusu yöntemler ile tahminlerde bulunulmuştur. Çalışmada öncelikle dış ticareti etkileyen sayısal değişkenler belirlenmiş ardından ilgili veriler Türkiye İstatistik Kurumu ve Türkiye Cumhuriyeti Merkez Bankası aracılığıyla elde edilmiştir. Bu kapsamda Aydın, Denizli ve Muğla illerinin 2013-2022 yılları arasında gerçekleşen ithalat ve ihracat verileri, Gayri Safi Yurt İçi Hasıla değerleri, ithalat ve ihracat birim endeksleri, dolar ve euro kur değerleri dikkate alınmıştır. Tahmin yöntemi olarak geleneksel istatistik yöntemlerinden Çoklu Doğrusal Regresyon, Çok Boyutlu Zaman Serisi ve yapay zeka temelli istatistik yöntemi olarak ise Yapay Sinir Ağları kullanılmıştır.
Çalışmanın sonucunda yapılan istatistik analizlerin tahmin başarısının kıyaslanması için Ortalama Hata Kareleri kıyaslanmıştır. Yapılan kıyaslama sonucunda yapay zeka temelli istatistik yöntemi olan yapay sinir ağları modelinin geleneksel modellere göre daha başarılı olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Ardından yapay sinir ağı modeli kullanarak Aydın, Denizli ve Muğla illeri için 2023 yılı ihracat ve ithalat tahmininde bulunulmuştur.

Abstract:
It is extremely important to make realistic estimates in order to develop foreign trade, which is the most important element in Turkey's political and economic position in the globalizing world, thus minimizing the foreign trade deficit and making more accurate investments. At the same time, it is essential that the methods and models used in research should be versatile and provide the opportunity to compare with each other by presenting more than one result. In this study, the import and export data of the Southern Aegean Region, which consists of Aydın, Denizli and Muğla provinces, were examined in order to compare the success of traditional statistical methods and artificial intelligence statistical methods on estimation, and estimates were made with these methods. In the study, firstly, the numerical variables affecting foreign trade were determined, then the relevant data were obtained through the Turkish Statistical Institute and the Central Bank of the Republic of Turkey. In this context, the import and export data of Aydın, Denizli and Muğla provinces between 2013-2022, Gross Domestic Product values, import and export unit indices, dollar and euro exchange rates were taken into account. Multiple Linear Regression, Multidimensional Time Series, which are traditional statistical methods, and Artificial Neural Networks, which is artificial intelligence-based statistical method., were used as the estimation method.
Mean Error Squares were compared in order to compare the estimation success of the statistical analyzes made at the end of the study. As a result of the comparison, it was concluded that the artificial neural networks model, which is an artificial intelligence-based statistical method, is more successful than traditional models. Then, using the artificial neural network model, 2023 export and import forecasts were made for Aydın, Denizli and Muğla provinces.