Ridge regresyona dayalı tip 1 bulanık regresyon fonksiyonları yaklaşımı ile yabancılara yapılan aylık konut satışı öngörüsü
Forecasting mountly housing sales to foreigners with type 1 fuzzy regression functions approach based on ridge regression
Yazar: MİNEL DEMİRKAN PİŞKİN
Danışman: DOÇ. DR. EREN BAŞ
Giresun Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
Son yıllarda, klasik zaman serisi analiz yöntemlerinin aksine yapay sinir ağları, bulanık çıkarım sistemleri ve bu gibi yöntemlerin kullanılması ile elde edilen birçok melez yöntem öngörü problemlerinde sıklıkla kullanılmaktadır. Zaman serisi öngörü problemine ait literatür incelendiğinde bulanık çıkarım sistemleri yöntemlerinin de öngörü problemlerinde oldukça etkili sonuçlar ürettiği bilinmektedir. Birçok bulanık çıkarım sisteminin kural tabanına bağlı olması ise bu yöntemlerin uygulanmasının en önemli problemlerinden biridir. Kural tabanına bağlı olmayan ve diğer birçok bulanık çıkarım sisteminden daha basit bir yapıya sahip olan Tip 1 bulanık regresyon fonksiyonları yaklaşımı öngörü problemi dahil birçok problemin çözümü için literatürde sıklıkla kullanılmaktadır.
Tip 1 bulanık regresyon fonksiyonları yaklaşımı, üstün öngörü performansına sahip olmasına rağmen bu yöntemin uygulanma sürecinde yöntemin çoklu bağlantı problemine sahip olduğu bilinmektedir. Bu problemi ortadan kaldırmak amacı ile önerilen ridge regresyona dayalı Tip 1 bulanık regresyon fonksiyonları yaklaşımı, hem Tip 1 bulanık regresyon fonksiyonları yaklaşımının sahip olduğu çoklu bağlantı problemini ortadan kaldırmış hem de Tip 1 bulanık regresyon fonksiyonları yaklaşımından daha iyi öngörü sonuçları üretmiştir.
Bu tez çalışmasında yabancılara yapılan konut satışı öngörüsü ilk defa bir bulanık çıkarım sistemi yöntemi olan ridge regresyona dayalı Tip 1 bulanık regresyon fonksiyonları yaklaşımı ile gerçekleştirilmiştir. Yabancılara yapılan konut satışı öngörüsü için kullanılan ridge regresyona dayalı Tip 1 bulanık regresyon fonksiyonları yaklaşımının performansını değerlendirmek için literatürde öngörü problemi için önerilen birçok yöntemden elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Yapılan analizler sonucunda ridge regresyona dayalı Tip 1 bulanık regresyon fonksiyonları yaklaşımı ile elde edilen öngörü sonuçlarının literatürdeki diğer bazı birçok yöntemden daha iyi olduğu sonucuna varılmıştır.

Abstract:
n recent years, contrary to classical time series analysis methods, artificial neural networks, fuzzy inference systems and many hybrid methods obtained by using such methods are frequently used in forecasting problems. When the literature on the time series forecasting problem is examined, it is known that fuzzy inference systems methods produce very effective results in the forecasting problems. The fact that many fuzzy inference systems depend on the rule base is one of the most important problems of the application of these methods. Type 1 fuzzy regression functions approach, which does not depend on the rule base and has a simpler structure than many other fuzzy inference systems, is frequently used to solve many problems, including the forecasting problem.
Although the Type 1 fuzzy regression functions approach has superior forecasting performance, it is known that this method has the multicollinearity problem in the application process of this method. Type 1 fuzzy regressions approach based on ridge regression proposed to eliminate this problem is both eliminate the multicollinearity problem of Type 1 fuzzy regression functions approach and produces better forecasting results than Type 1 fuzzy regression functions approach.
In this thesis, the forecasting of house sales to foreigners was realized for the first time with type 1 fuzzy regression functions approach based on ridge regression, which is a fuzzy inference system method. In order to evaluate the performance of the type 1 fuzzy regression functions approach based on ridge regression, which is used for forecasting of house sales to foreigners, the results obtained from many methods proposed in the literature for forecasting problems were compared. As a result of the evaluations, it was concluded that the forecasting results obtained with the type 1 fuzzy regression functions approach based on ridge regression are better than some other methods in the literature.