Dergiler / Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi / 2023 / Cilt: 6 Sayı: 3
Türkiye’nin İthalat ve İhracatının Veri Madenciliği Yöntemleriyle Tahmini
- Sayfa
- 1890–1907
- DOI
- —
Özet
Ekonomik süreçlerin hızla değiştiği günümüz dünyasında dış ticaret her geçen gün daha da önemli hale gelmekte olup ülkeler ekonomik kalkınma açısından ihracatı önemli bir araç olarak görmektedirler. İhracata yönelik çabalar ülkelerin politika yapıcıları açısından dikkatle izlenmektedir. Yine ülkelerin vaz geçemediği eylemlerden bir tanesi de ithalattır. Ülkeler açısından hem ithalat hem de ihracat verilerinin tahmin edilebilmesi yöneticilere avantaj sağlayacaktır. Çalışmada Türkiye’nin ithalat ve ihracat verileri tahmin edilmiştir. Tahmin için Türkiye’nin 1969-2022 yılları arasındaki verileri kullanılmıştır. Tahmin çalışmasında; Lineer Regresyon, MLPRegressor, Gaus Süreç Regresyon, RBF Regressor ve Destek Vektör Regresyon yöntemleri kullanılmıştır. İhracat tahmininde test verilerine göre %8,6987 MAPE değeriyle SmoReg algoritması en iyi sonucu vermiştir. İthalat tahmininde %7,6685 MAPE değeriyle yine SmoReg algoritması en düşük sonucu vermiştir. Çalışma MAPE kriterine göre Türkiye’nin ithalat verilerinin ihracat verilerine göre daha düşük hata oranıyla tahmin edilebildiğini göstermektedir.
Abstract
In today's world, where economic processes are changing rapidly, foreign trade is gaining importance day by day. Countries consider exports as an important tool for economic development. Export efforts are carefully monitored by the countries' policy makers. One of the measures that countries cannot do without is imports. Estimating import and export data for countries is useful for managers. In this study, Turkey's import and export data were estimated. Data for the years 1969-2022 in Turkey were used for the estimation. Linear regression, MLPRegressor, Gaussian Process Regression, RBF Regressor and Support Vector Regression methods were used for estimation. The SmoReg algorithm provided the lowest result with a MAPE value of 8.69% for the export estimate. The MLPRegressor algorithm provided the lowest result with a MAPE value of 13.19% for the imports estimate. The study shows that according to the MAPE criterion, Turkey's import data can be estimated with a lower error rate than export data.