Makine öğrenimi ile binek otomobil ihracat tahmini: MLP ve RBF modeli kullanımı
Passenger car export forecasting with machine learning: Using MLP and RBF model
Yazar: Gür, Yunus Emre; Eşidir, Kamil Abdullah; Kaldırımcı, Şahin Göktuğ
Dergi: Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Vol. 26 No. Özel Sayı, 2024
Anahtar kelimeler: Artificial Intelligence (Other) ; Yapay Zeka (Diğer) ; Automobile Export,Artificial Neural Networks,Multilayer Perceptron (MLP),Radial Basis Function (RBF),Export Forecasting ; Otomobil İhracatı,Yapay Sinir Ağları,Multilayer Perceptron (MLP),Radial Basis Function (RBF),İhracat Tahmini

Yapay Sinir Ağları (YSA), makine öğrenmesi alanında yaygın olarak kullanılan etkili bir yöntemdir ve tahmin yapmada başarılı sonuçlar sağlayabilir. YSA, biyolojik sinir sisteminden ilham alınarak matematiksel bir model oluşturur. Bu çalışmada, Türkiye'nin aylık binek otomobil ihracatını tahmin etmek için Yapay Sinir Ağı yaklaşımlarından Multilayer Perceptron (MLP) ve Radial Basis Function (RBF) modelleri kullanılmıştır. Geliştirilen sinir ağı modelleri, Türkiye'nin aylık binek otomobil ihracatını tahmin etmek için tasarlanmıştır. Bağımlı değişken olarak binek otomobil ihracat değeri kullanılırken, bağımsız değişkenler arasında Türkiye'nin aylık binek otomobil ithalatı, Amerikan Doları Kuru, Türkiye ithalatı, yeni otomobil satış adedi, motorlu kara taşıtları üretim endeksi ve yurt dışı üretici fiyat endeksi gibi faktörler bulunmaktadır. Türkiye İstatistik Kurumu ve Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası'ndan elde edilen aylık veriler (Ocak 2010 - Kasım 2023, 167 ay süresince) kullanılarak, Aralık 2023 ile Haziran 2024 arasındaki 7 aylık binek otomobil ihracat değerleri tahmin edilmiştir. İki farklı sinir ağı modelinin performansı karşılaştırılarak, tahminlerin farklılıkları ve sonuçları analiz edilmiştir. Bu çalışma, MLP modelinin RBF modele göre daha iyi sonuçlar verdiği sonucuna ulaşmıştır. Elde edilen sonuçlar, gelecekte binek otomobil ihracatının nasıl şekillenebileceği hakkında önemli bilgiler sunmaktadır.

Artificial neural networks (ANN) are an effective method widely used in the field of machine learning and can provide successful results in making predictions. ANN creates a mathematical model inspired by the biological nervous system. This study uses multilayer perceptron (MLP) and radial basis function (RBF) models to predict Turkey's monthly passenger car exports. The neural network models are designed to forecast Turkey's monthly passenger car exports. The dependent variable is the value of passenger car exports. In contrast, the independent variables include Turkey's monthly passenger car imports, the USD exchange rate, Turkey's imports, the number of new car sales, the motor vehicle production index, and the foreign producer price index. Using monthly data obtained from the Turkish Statistical Institute and the Central Bank of the Republic of Turkey (January 2010–November 2023, 167 months), passenger car export values for seven months between December 2023 and June 2024 are estimated. The differences and results of the forecasts are analyzed by comparing the performance of two different neural network models. This study concludes that the MLP model gives better results than the RBF model. The obtained results provide important information about how passenger car exports may be shaped in the future.