SavedAdd your journal

Journals / Akademik Araştırmalar Dergisi / 2010 / Cilt: 0 - Sayı: 45

An artıfıcıal neural network approach to turkısh fınancıal crıses ın the early 2000s.

2000’li Yılların Başındaki Türkiye Finansal Krizlerine Yapay Sinir Ağı Yaklaşımı

Zeliha GÖRMEZ
Birol GÖRMEZ
Pages
47–67
Publication Date
2022-10-11
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)

Analiz neticesinde M2 Para Arzı/ Merkez Bankası Brüt Rezerv Miktarı değişkeninin ilgili finansal krizlerin ortaya çıkışında en etkili değişken olduğu; mevduat faiz oranı değişkeninin ise en az etkili değişken olduğu sonucuna ulaşılmıştır.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Finansal kriz, finans sektörünün para, dış borç veya bankacılık alanlarında birdenbire ortaya çıkan büyük problemdir.
📊
Key Findings & Data:Finans sektörünün etkin işleyişini engeller ve reel sektör üzerinde çok boyutlu ve olumsuz etkilerde bulunur.
💡
Conclusion & Impact:Analiz neticesinde M2 Para Arzı/ Merkez Bankası Brüt Rezerv Miktarı değişkeninin ilgili finansal krizlerin ortaya çıkışında en etkili değişken olduğu; mevduat faiz oranı değişkeninin ise en az etkili değişken olduğu sonucuna ulaşılmıştır.
🔬Design:Research Article
📍Scope:2000 Verileri
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

Finansal kriz, finans sektörünün para, dış borç veya bankacılık alanlarında birdenbire ortaya çıkan büyük problemdir. Finans sektörünün etkin işleyişini engeller ve reel sektör üzerinde çok boyutlu ve olumsuz etkilerde bulunur. Bu çalışma, 2000 yılı başlarındaki Türkiye finansal krizlerinin ortaya çıkmasında etkili olan değişkenleri tesbit etme amacındadır. Bu amaçla söz konusu finansal krizler Yapay Sinir Ağları yöntemini kullanmak suretiyle ampirik olarak incelenmiştir. Analiz neticesinde M2 Para Arzı/ Merkez Bankası Brüt Rezerv Miktarı değişkeninin ilgili finansal krizlerin ortaya çıkışında en etkili değişken olduğu; mevduat faiz oranı değişkeninin ise en az etkili değişken olduğu sonucuna ulaşılmıştır.

🔖

Cite This Article

GÖRMEZ, Z., GÖRMEZ, B. (2022). An artıfıcıal neural network approach to turkısh fınancıal crıses ın the early 2000s.. Akademik Araştırmalar Dergisi, Cilt: 0 - Sayı: 45, 47–67. https://ajindex.com/articles/432018

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (1)

  1. 1 Ali Şen, Finansal Krizlerin Tahmin Edilebilirliği: Türkiye Uygulaması (Doctoral Dissertation, 2003), İstanbul University. 2 Cevat Gerni, et al, “Erken Uyarı Sistemleri Yoluyla Türkiye’deki Ekonomik Krizlerin Analizi”, Ekonometri ve İstatistik, no. 2, İstanbul 2005, pp. 11-29. 3 Sayım Işık, et al, “Türkiye Ekonomisinde Finansal Krizler:Bir Faktör Analizi Uygulaması”, Dokuz Eylül Üniv. İİBF Dergisi, No. 19 (1), İzmir 2004, pp. 45-69. 4 Zeynep Karaçor and Volkan Alptekin, “Finansal Krizlerin Önceden Tahmin Yoluyla Değerlendirilmesi: Türkiye Örneği”, Yönetim ve Ekonomi, No. 13 (2), Manisa 2006, pp.237-256. 5 Ercan Uygur, “Krizden Krize Türkiye: 2000 Kasım ve Şubat 2001 Krizleri”, Türkiye Ekonomi Kurumu Discussion Paper 2001/1, 2001, http://www.tek.org.tr/dosyalar/KRIZ-2000-20013.pdf (10 March 2009). 6 Bedriye Saraçoğlu, et al, “Finansal Kriz Öncü Göstergeleri ve Türkiye Finansal Kriz İndeksi”, The latest advances in Monetary Theory and Policy II, Symposium conducted at Muğla University, 2005, pp. 427-460. 7 Mete Feridun and Orhan Korhan, “Turkish and Argentine Financial Crises: A Univariate Event Study Analysis”, Journal of Applied Sciences, No. 5 (4), 2005, pp. 768-772. 8 Üzeyir Aydın, Türkiye’de 1980 Sonrası Dönemde Yaşanan Ekonomik Krizlerin Analizi (M.A Thesis 2003), Dokuz Eylül University. 9 Fatih Özatay, “The Lessons from the 1994 Crisis in Turkey: Public Debt (Mis) Management and Confidence Crisis”, Yapı Kredi Economic Review, No. 7 (1), İstanbul 1996, pp. 21-37. 10 Ayhan Tosuner, “Finansal Krizler ve Kırılganlık: Türkiye İçin Bir Erken Uyarı Sistemi Denemesi”, İktisat İşletme ve Finans, No.20 (235), İstanbul 2005, pp.42-61 11Stergiou, C. and Siganos, D., “Neural Networks”. http://www.doc.ic.ac.uk/~nd/ surprise_96/journal/vol4/cs11/report.html#What%20is%20a%20Neural%20Network (06 May 2009). 12 K. Lee, Pattern Classification and Clustering Algorithms with Supervised and Unsupervised Neural Networks in Financial Applications (Doctoral Dissertation, 2001) Kent State University, s.25-26. 13 Talip Torun, Finansal Başarısızlık Tahmininde Geleneksel İstatistiki Yöntemlerle Yapay Sinir Ağlarının Karşılaştırılması ve Sanayi İşletmeleri Üzerinde Uygulama (M.A Thesis 2007), Erciyes University, p.74. 14 Zekai Şen, Yapay Sinir Ağları İlkeleri, İstanbul Su Foundation Publications, 2004,p.10. 15 J.R Coakley and E.B Carol, “Artificial Neural Networks in Accounting and Finance: Modeling Issues”, Intelligent Systems in Accounting, Finance and Management, Vol.9,p. 137.