Journals / Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi / 2021 / Cilt: 14 - Sayı: 2

FOURIER SERIES MODIFICATION IN ARIMA AND GREY PREDICTION MODELS: A CASE OF TURKEY’S INFLATION

ARIMA VE GRİ TAHMİN MODELLERİNDE FOURİER SERİSİ MODİFİKASYONU: TÜRKİYE ENFLASYONU UYGULAMASI

Pages
559–577
Publication Date
2022-10-19
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)

From the perspective of Turkey, where inflation will not showing a downwardtrend seriously and said that it should focus on this issue.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Many central banks are trying to establish a stable economic structure that ensures price stability by keepinginflation under control.
📊
Key Findings & Data:Especially developing countries concentrate on high inflation since it affects othermacroeconomic balances negatively.
💡
Conclusion & Impact:From the perspective of Turkey, where inflation will not showing a downwardtrend seriously and said that it should focus on this issue.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

Many central banks are trying to establish a stable economic structure that ensures price stability by keepinginflation under control. Especially developing countries concentrate on high inflation since it affects othermacroeconomic balances negatively. In this respect, maintaining price stability has become the main goal of manycountries' policy makers. In particular, the estimation of inflation data can become even more important as itaffects a wide audience. Inflation data was also used in our study, considering its importance. In this sense, it isknown that the accuracy of the prediction is as vital as the forecast. In this study, two different estimationtechniques commonly used in the literature that ARIMA model and GM (1,1) model estimated the Turkey’sinflation rate and the error terms are calculated. These error terms were modified with the Fourier series and newprediction values were obtained and their accuracy rates were increased. It has been observed that the ARIMAmodel is more successful than the GM (1,1) model on the models installed with the original models. Then, it hasbeen observed that the models with Fourier modification produced much more successful results than the originalmodels, and the most successful result belonged to the Fourier modified GM(1,1) model. A similar situationoccurred in the future projections. From the perspective of Turkey, where inflation will not showing a downwardtrend seriously and said that it should focus on this issue.

Özet

Günümüzde birçok merkez bankası enflasyonu kontrol altında tutarak fiyat istikrarını sağlayan istikrarlı bir ekonomik yapı kurmaya çalışmaktadır. Özellikle gelişmekte olan ülkeler diğer makroekonomik dengeleri de olumsuz etkilediği için yüksek enflasyon üzerine yoğunlaşmaktadırlar. Bu yönüyle fiyat istikrarının sürdürülmesi birçok ülkenin politika yapıcılarının ana hedefi haline gelmiştir. Özellikle enflasyon verilerinin tahmini, çok geniş kitleleri etkilemesi bakımından daha da önemli hale gelebilmektedir. Enflasyon verileri de, önemi göz önünde bulundurularak çalışmamızda kullanılmıştır. Bu anlamda tahmin etmek kadar, yapılan tahminin doğruluğunun da hayati olduğu düşünülmüştür. Bu çalışmada öncelikle, literatürde sıkça kullanılan iki farklı tahmin tekniği olan ARIMA modeli ve GM(1,1) modeli ile Türkiye’de enflasyon oranı tahmin edilerek hata terimleri hesaplanmıştır.Elde edilen bu hata terimleri, Fourier serileri yardımıyla modifiye edilerek yeni tahmin değerleri elde edilmiş ve doğruluk oranları arttırılmıştır. Orijinal modeller ile yapılan tahminlemelerde ARIMA modelinin GM(1,1) modelinden daha başarılı olduğu görülmüştür. Sonrasında, Fourier modifikasyonu uygulanmış ve bu modellerin modellerin orijinal modellerden çok daha başarılı sonuçlar ürettiği, en başarılı sonucun da Fourier modifikasyonlu GM(1,1) modeline ait olduğu görülmüştür. Gelecek dönem tahminlerinde de benzer durum söz konusu olmuştur. Türkiye açısından bakıldığında enflasyonun ciddi bir düşüş eğilimi göstermeyeceği ve bu konu üzerine yoğunlaşılması gerektiği söylenebilir.

🔖

Cite This Article

BAĞCI, B. (2022). FOURIER SERIES MODIFICATION IN ARIMA AND GREY PREDICTION MODELS: A CASE OF TURKEY’S INFLATION. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt: 14 - Sayı: 2, 559–577. https://ajindex.com/articles/586479

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (13)

  1. Afshar, N. R., & Fahmi, H. (2012). Rainfall forecasting using Fourier series. Journal of Civil Engineering and Architecture, 6(9), 1258–1262.
  2. Bağcı, B. (2020). Hareketli ortalamalar ve üssel düzeltme yöntemlerinin tahmin gücünün artırılması: Türkiye’de döviz kuru tahmini. Turkuaz Uluslararası Sosyo-Ekonomik Stratejik Araştırmalar Dergisi. 2, 1–12.
  3. Bernanke, B. (2007). Inflation expectations and inflation forecasting (No. 306). Board of Governors of the Federal Reserve System (US). Bokil, M., & Schimmelpfennig, A. (2005). Three attempts at inflation forecasting in Pakistan. International Monetary Fund Working Paper, 45(3), 341–368.
  4. Box, G. E., Jenkins, G. M., Reinsel, G. C., & Ljung, G. M. (2015). Time series analysis: Forecasting and control. New York: John Wiley & Sons. Chen, X., Jiang, K., & Liu, Y. (2015). Inflation prediction for China based on the Grey Markov model? In 2015 IEEE International Conference on Grey Systems and Intelligent Services (GSIS) (pp. 301-306).
  5. IEEE. Deng, J. L. (1982). Control problems of grey systems. Sys. & Contr. Lett., 1(5), 288–294.
  6. Deng, J. L. (1989). Introduction to grey system theory. The Journal Of Grey System, 1(1), 1–24.
  7. Erilli, N. A., Eğrioğlu, E., Yolcu, U., Aladağ, Ç. H., & Uslu, V. R. (2010). Türkiye’de enflasyonun ileri ve geri beslemeli yapay sinir ağlarının melez yaklaşımı ile öngörüsü. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 11(1), 42–55.
  8. Eze, C. M., Asogwa, O. C., Onwuamaeze, C. U., Eze, N. M., & Okonkwo, C. I. (2020). On the fourier residual modification of ARIMA models in modeling malaria ıncidence rates among pregnant women. American Journal of Theoretical and Applied Statistics, 9(1), 1–7.
  9. Garcia, M. G., Medeiros, M. C., & Vasconcelos, G. F. (2017). Real-time inflation forecasting with high dimensional models: The case of Brazil. International Journal of Forecasting, 33(3), 679–693.
  10. Groen, J. J., Paap, R., & Ravazzolo, F. (2013). Real-time inflation forecasting in a changing world. Journal of Business & Economic Statistics, 31(1), 29–44.
  11. Guo, Z., Song, X., & Ye, J. (2005). A Verhulst model on time series error corrected for port throughput forecasting. Journal of the Eastern Asia Society for Transportation Studies, 6, 881–891.
  12. Hubrich, K. (2005). Forecasting euro area inflation: Does aggregating forecasts by HICP component improve forecast accuracy?. International Journal of Forecasting, 21(1), 119–136.
  13. Inoue, A., & Kilian, L. (2008). How useful is bagging in forecasting economic time series? A case study of US consum