AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThe findings by producing strong statistical results to estimate the value of Turkey's exports of artificial neural networks has shown that successful.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
The concept of foreign trade, which has a history of about two and a half centuries and is of great importance for foreign economies, plays a key role in the development and development of national economies in today's global competitive environment. Export has an important place in foreign trade transactions. Because there is a driving force between exports, economic growth, foreign exchange and capital input. The aim of the study carried out using artificial neural networks to estimate the value of Turkey's exports and thus contribute to the literature is presented. In order to estimate the export dependent variable, gross capital formation, industry, savings, exchange rate, logistics, gross domestic product, per capita gross domestic product, commercial service export and commodity export were selected. A model with artificial neural networks has been established and analyzed by using MATLAB R2013a program with 256 data in total covering sixteen years between 2002-2017. As a result of the experiments with 2-9 hidden layers, the best result was found to be when the number of hidden layers was 9. When the number of hidden layers is 9, R2 = 0.99, RMSE = 3611616, MAE = 2613313 and MAPE = 45.14141. The findings by producing strong statistical results to estimate the value of Turkey's exports of artificial neural networks has shown that successful.
Özet
Yaklaşık iki buçuk asırlık bir geçmişe sahip olan ve dışa açık ekonomiler için büyük önem arz eden dış ticaret kavramı günümüz küresel rekabet ortamında ülke ekonomilerinin gelişmesi ve kalkınmasında kilit rol oynamaktadır. Dış ticaret işlemleri içerisinde ise özellikle ihracat önemli bir yer kaplamaktadır. Çünkü ihracat, ekonomik büyüme, döviz ve sermaye girdisi arasında itici bir güç bulunmaktadır. Çalışmanın amacı Türkiye’nin ihracat değerlerinin tahminin yapay sinir ağları kullanılarak gerçekleştirilmesi ve bu sayede literatüre katkı sunulmasıdır. İhracat bağımlı değişkeninin tahmini gerçekleştirilmek üzere gayri safi sermaye oluşumu, sanayi, tasarruf, kur, lojistik, gayrisafi yurtiçi hasıla, kişi başına düşen gayrisafi yurtiçi hasıla, ticari servis ihracatı ve mal ihracatı bağımsız değişkenleri seçilmiştir. 2002-2017 yılları arasındaki on altı yılı kapsayan toplamda 256 adet veri ile MATLAB R2013a programı kullanılarak yapay sinir ağları ile bir model kurulmuş ve analiz gerçekleştirilmiştir. 2-9 gizli katman ile yapılan denemeler sonucunda en iyi sonucun gizli katman sayısı 9 olduğunda ortaya çıktığı görülmüştür. Gizli katman sayısı 9 olduğunda R2=0,99, RMSE=3611616, MAE=2613313 ve MAPE= %45,14141 olarak hesaplanmıştır. Elde edilen bulgular yapay sinir ağlarının Türkiye’nin ihracat değerlerinin tahmininde güçlü istatistiki sonuçlar üreterek başarılı olduğunu göstermiştir.