Estimation of Turkey and Germany’s Furniture Foreign Trade Using Artificial Neural Networks

Abstract

In this study, the furniture foreign trade (export and import) between Turkey and Germany was estimated between the years 2017-2023. Artificial Neural Networks (ANN) was utilized as the method. Artificial Neural Networks (ANN) was utilized as the method. The selected independent variables were the populations of countries, Gross Domestic Products (GDP) and real exchange rates while the sector export-import and time were used as dependent variables. 16-year data set obtained was grouped into two as test and training in this study and it was aimed to enable the network to gain the best coefficients with 5000 iteration and make the closest estimations on the test data. The results show that the artificial neural networks are an efficient estimation method for furniture foreign trade. These results are aimed to make predictions for the future plans for furniture industry between two countries.

Özet

Bu çalışmada, Türkiye ile Almanya mobilya dış ticaretinin (ithalat ve ihracat) 2017-2023 yılları için tahmini yapılmıştır. Yöntem olarak yapay sinir ağları (YSA) kullanılmıştır. Seçilen bağımsız değişkenler ülkelerin nüfusu, Gayri Safi Yurtiçi Hasılaları (GSYİH), reel döviz kuru endeksidir. Sektör ithalatı-ihracatı ve zaman bağımlı değişkenler olarak kullanılmıştır. Bu çalışmada, elde edilen 16 yıllık veri seti test ve eğitim olarak iki bölüme ayrılmış olup, 5000 iterasyon ile ağın en iyi katsayıları kazanması ve test verileri üzerinde en yakın tahminlemeyi yapması sağlanmıştır. Bulunan sonuçlar, yapay sinir ağlarının mobilya dış ticareti için etkili bir tahmin yöntemi olduğunu göstermiştir. Elde edilen bu sonuçların iki ülke arasında mobilya endüstrisi için gelecek planlamalarına öngörü oluşturması hedeflenmektedir.