SavedAdd your journal

Journals / Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi / 2016 / Cilt: 30 - Sayı: 2

BOX-JENKINS VE YAPAY SİNİR AĞI MODELLERİ İLE ENFLASYON TAHMİNİ

Murat AKDAĞ
Vecihi YİĞİT
Pages
0–0
Publication Date
2016-04-21
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Bu çalışmada Box-Jenkins ve Yapay Sinir Ağları olarak bilinen yöntemlerle enflasyon verisine ait zaman serisi analizi kullanılmış ve sonuçlar karşılaştırmalı olarak sunulmuştur.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Öz Enflasyon tahmini ülkeler için büyük bir önem arz etmekte, yatırımlar bu verilere göre yapılmaktadır.
📊
Key Findings & Data:Gelişmekte olan ülkeler açısından enflasyon oranının düşük seyretmesi önemli hedeflerden birisidir.
💡
Conclusion & Impact:Bu çalışmada Box-Jenkins ve Yapay Sinir Ağları olarak bilinen yöntemlerle enflasyon verisine ait zaman serisi analizi kullanılmış ve sonuçlar karşılaştırmalı olarak sunulmuştur.
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Domain Parameters

Özet

Öz Enflasyon tahmini ülkeler için büyük bir önem arz etmekte, yatırımlar bu verilere göre yapılmaktadır. Gelişmekte olan ülkeler açısından enflasyon oranının düşük seyretmesi önemli hedeflerden birisidir. Bu nedenle geçmiş verilere bakarak geleceğe yönelik doğru tahminlerde bulunulması önemlidir. Kısa dönemli tahmin çalışmalarında en uygun yöntemlerden birisi zaman serileridir. Bu çalışmada Box-Jenkins ve Yapay Sinir Ağları olarak bilinen yöntemlerle enflasyon verisine ait zaman serisi analizi kullanılmış ve sonuçlar karşılaştırmalı olarak sunulmuştur.

🔖

Cite This Article

AKDAĞ, M., YİĞİT, V. (2016). BOX-JENKINS VE YAPAY SİNİR AĞI MODELLERİ İLE ENFLASYON TAHMİNİ. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 30 - Sayı: 2, 0–0. https://ajindex.com/articles/18885

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (15)

  1. Abdelmouez, G., Hashem, S. R., Atiya, A. F. ve El-Gamal, M. A. (2007) "Neural network vs. linear models for stock market sectors forecasting", Neural Networks 2007.
  2. IJCNN., International Joint Conference on, Florida, USA, ss.1365 1369. Binner, J. M., Bissoondeeal, R. K., Elger, T., Gazely, A. M., & Mullineux, A. W. (2005) "A comparison of linear forecasting models and neural networks: an application to Euro inflation and Euro Divisia", Applied Economics, 37(6), ss.665 680. Caire, P., Hatabian, G. ve Muller, C. (1992) "Progress in forecasting by neural networks", Neural Networks, 1992.
  3. IJCNN., International Joint Conference on, Baltimore, USA, ss.540 545. Cho, V. (2003). A comparison of three different approaches to tourist arrival forecasting. Tourism Management, 24(3), 323-330.
  4. Choudhary, M. A., & Haider, A. (2012). Neural network models for inflation forecasting: an appraisal. Applied Economics, 44(20), 2631-2635.
  5. Çuhadar, M., & Kayacan, C. (2005). Yapay Sinir Ağları Kullanılarak Konaklama İşletmelerinde Doluluk Oranı Tahmini: Türkiye'deki Konaklama İşletmeleri Üzerine Bir Deneme. Anatolia Turizm Araştırmaları Dergisi, 16(1), 121-126.
  6. DeLurgio, S. A. (1998). Forecasting principles and applications. Domaç, İ. (2004). Explaining and forecasting inflation in Turkey. World Bank Policy Research Working Paper, (3287). Elmas, Ç. (2003). Yapay Sinir Ağları (Kuram, Mimari, Eğitim, Uygulama), Seçkin Yayıncılık, Ankara.
  7. Erilli, N. A., Eğrioğlu, E., Yolcu, U., Aladağ, Ç. H., & Uslu, V. R. (2011). Türkiye'de enflasyonun ileri ve geri beslemeli yapay sinir ağlarının melez yaklaşımı ile öngörüsü. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 11(1), 42-55.
  8. Fausett, L. (1994), Fundamentals of Neural Networks: Architectures, Algorithms and Applications, Prentice Hall, USA. Günay, S., Eğrioğlu, E., Aladağ, Ç. (2007). Tek Değişkenli Zaman Serileri Analizine Giriş, Hacettepe Üniversitesi Yayınları,
  9. Ankara.
  10. Hamzaçebi, C. (2011),
  11. Yapay Sinir Ağları, Ekin Yayınları,
  12. Bursa. İnsel, A., Karakas, M. ve Süalp, M. N. (2010) "A Comparative Analysis Of The Arma And Neural Networks Models: A Case Of Turkish Economy", İktisat İşletme ve Finans, 25 (290), ss.35-64
  13. Kamruzzamman, J. ve Sarker, R. A. (2003) "Forecasting of Currency Exchange Rates using ANN: A Case Study", Neural Networks & Signal Processing (ICNNSP03), Nanjing, China, ss.793 797. Kara, H., & Orak, M. (2008).
  14. Enflasyon Hedeflemesi. Krizler, Para ve İktisatçılar, Ed. Ercan Kumcu, Istanbul: Remzi Kitabevi, 81-157.
  15. Meçik, O., & Karabacak, M. (201