AI Summary & Key Takeaways
AI InsightAs a result, it was found that artificial neural networks given more significant results than regression.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
In a globalizing world, forecasts of economic variables for the coming years are of great importance. Purchasing power parity makes countries' currencies equal to purchasing power and is used as a criterion when comparing countries economically. In this study, estimation of gross domestic product per capita according to purchasing power parity for 12 developed and developing countries was determined by artificial neural networks and regression method. Mean absolute percent error values of the data found for the two methods were calculated. For 2018, the actual values are compared with the estimated data. As a result, it was found that artificial neural networks given more significant results than regression. For next years, both methods were estimated.
Özet
Küreselleşen dünyada gelecek yıllara ilişkin ekonomik değişkenlerin tahminleri büyük önem taşımaktadır. Satın alma gücü paritesi ülkelerin para birimlerini satın alma gücüne eşit hâle getirir ve ülkeleri ekonomik olarak karşılaştırırken kriter olarak kullanılmaktadır. Bu çalışmada gelişmiş ve gelişmekte olan 12 ülke için satın alma gücü paritesine göre kişi başı gayrisafi yurt içi milli hasılanın tahmini, yapay sinir ağları ve regresyon yöntemleri ile gerçekleştirilmiştir. İki yöntem için de ortalama mutlak yüzde hata değerleri kullanılarak 2018 yılına ilişkin gerçek değerler ile tahmin sonucu bulunan değerler karşılaştırılmıştır. Sonuçlar yapay sinir ağlarının regresyona göre daha yüksek performans gösterdiğini ortaya koymaktadır. Gelecek yıllar için her iki yöntemle de tahminleme yapılmıştır.