KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Doğuş Üniversitesi Dergisi / 2012 / Cilt: 13 Sayı: 2

KRİTİK KRİZ DÖNEM ENFLASYON HESAPLAMALARINDA BULANIK REGRESYON TAHMİNLEMESİ

FUZZY REGRESSION FORECASTING ON COMPUTATION FOR CRITICAL TERM CRISIS INFLATION

N. Alp Erilli(Cumhuriyet Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, Ekonometri Bölümü)
M. Kazım Körez(Selçuk Üniversitesi, Fen-Edebiyat Fakültesi)
Yüksel Öner(Ondokuz Mayıs Üniversitesi, FenEdebiyat Fakültesi, İstatistik Bölümü)
Kamil Alakuş(Ondokuz Mayıs Üniversitesi, FenEdebiyat Fakültesi, İstatistik Bölümü)
Sayfa
239–253
Yayın Tarihi
2012-07-01
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Bu çalışmada, bulanık regresyon model tahminlemesi ile kritik dönemler için enflasyon tahminleri elde edilmiş ve sonuçlar yorumlanmıştır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Enflasyon hedeflemesi, ekonominin genel değişkenlerinin ve verilerinin dikkate alınarak belirli bir dönem için kabul edilebilir bir enflasyon oranının belirlenmesi ve para politikalarının belirlenen orana ulaşacak şekilde yürütülmesi olarak tanımlanmaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Hedeflere ulaşabilmek için güçlü enflasyon tahminlerine gereksinim duyulmaktadır.
💡
Sonuç & Katkı:Bu çalışmada, bulanık regresyon model tahminlemesi ile kritik dönemler için enflasyon tahminleri elde edilmiş ve sonuçlar yorumlanmıştır.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Bulanık Regresyon Analizi · Devalüasyon · Enflasyon

Özet

Enflasyon hedeflemesi, ekonominin genel değişkenlerinin ve verilerinin dikkate alınarak belirli bir dönem için kabul edilebilir bir enflasyon oranının belirlenmesi ve para politikalarının belirlenen orana ulaşacak şekilde yürütülmesi olarak tanımlanmaktadır. Hedeflere ulaşabilmek için güçlü enflasyon tahminlerine gereksinim duyulmaktadır. Öngörülerin doğru bir şekilde elde edilmesi daha doğru kararlara neden olmaktadır. Bulanık regresyon yöntemi, klasik regresyon varsayımlarının sağlanmadığı durumlarda başarılı sonuçlar veren bir yöntemdir. Türkiye’nin ekonomik kriz yaşadığı dönemlerde güçlü enflasyon tahminleri yapmak oldukça zor olmaktadır. Bulanık regresyon modelleri yardımıyla daha güvenilir tahminler elde edilebilmektedir. Bu çalışmada, bulanık regresyon model tahminlemesi ile kritik dönemler için enflasyon tahminleri elde edilmiş ve sonuçlar yorumlanmıştır.

Abstract

Inflation targeting is defined as the determination of an acceptable inflation rate for a specific period of time by considering the general variables and data of inflation and also as the implementation of monetary policies in such a way that they can reach predetermined rates. Accurate inflation estimates are needed to reach the targets. Acquiring the estimations accurately leads to correct decisions. Fuzzy regression method is a method that gives successful results when classical regression estimates cannot be obtained. During the periods when Turkey undergoes economical crisis, it is difficult to make accurate inflation estimates. More reliable estimates can be made with the help of fuzzy regression models. In this study, inflation estimates were obtained through fuzzy regression model estimation and the results were interpreted.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Erilli, N. A., Körez, M. K., Öner, Y., Alakuş, K. (2012). KRİTİK KRİZ DÖNEM ENFLASYON HESAPLAMALARINDA BULANIK REGRESYON TAHMİNLEMESİ. Doğuş Üniversitesi Dergisi, Cilt: 13 Sayı: 2, 239–253. https://ajindex.com/articles/1172366

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (31)

  1. ASLANOĞLU, E.(2004). Para, banka ve makro ekonomi. Strata Training Yayınları: İstanbul.
  2. BABAOĞLU, B.(2005). Türkiye’de cari işlemler dengesi sürdürebilirliği. Yayınlanmamış bitirme tezi, TCMB İstatistik Genel Müdürlüğü.
  3. BUSTELO, P.(2000). Novelties of financial crises in the 1990’s and the search for new indicators. Emerging Markets Review, pp.229-251.
  4. ÇELEBİ, E.(2001). Türkiye’de devalüasyon uygulamaları. Doğuş Üniversitesi Dergisi, s.55- 66.
  5. DIAMOND, P.(1988). Fuzzy least squares. Information Sciences, 46, 141-157.
  6. EDWARDS, S., SUSMEL, R. (2000). Interest rate volatility and contagion in emerging markets: Evidence from the 1990’s. NBER Working Paper, no. W7813.
  7. EĞİLMEZ, M.(2006). Kasım 2000 krizi üzerine. [Erişim Adresi]:, [Erişim Tarihi: 14 Şubat 2006]
  8. EKSE, N.(2009). Türkiye kısa iktisat tarihi. ODTÜ Geliştirme Vakfı Yayıncılık.
  9. Enflasyon (2004). Ankara: Türkiye Cumhuriyeti Merkez Bankası.
  10. ERÇEL, G.(2006). 2001 Krizi borç kriziydi. [Erişim Adresi]:, [Erişim Tarihi: 20 Şubat 2006]
  11. GUJARATI, D.(1999). Temel ekonometri. (Çev: Ümit Şenesen, G.Günlük Şenesen). Literatür Yayıncılık. İstanbul.
  12. HOJATI, M., BECTOR, C.R., SIMIMOU, K.(2005). A simple method for computation of fuzzy linear regression. European Journal of Operational Research, 166, 172-184.
  13. KAMINSKY, G. (1999). Currency and banking crises: The early warning of distress. Araştırma raporu. IMF Working Paper, No:99/178.
  14. KAMINSKY, G., LIZONDO S., REINHART, C.(1999). Leading indicators of currency crises. Araştırma raporu. IMF Staff Papers, 45 (1), 1-48.
  15. KARAHAN, Ö. (2005). Türkiye’de örtük enflasyon hedeflemesi programının uygulanmasına ilişkin oluşan riskler ve bu risklerin yönetim politikaları. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, ISSN:1304-0278, C:4, S.14, ss.34-47.
  16. KÖSE, S.(2002). 24 ocak 1980 ve 5 nisan 1994 istikrar programlarının karşılaştırılması. Planlama Dergisi, DPT’nin Kuruluşunun 42. Yılı Özel Sayısı.
  17. MOSKOWITZ, H., KIM, K.J. (1993). On assesing the h-value in fuzzy linear regression. Fuzzy Sets and Systems, vol. 58, p.304.
  18. OKTAR, S. (1998). Enflasyon hedeflemesi. Bilim Teknik Yayınevi. İstanbul.
  19. ÖZBEK, O.(2008). Ekonomik kriz belirtisi olarak cari açık-büyüme ilişkisi. Araştırma raporu.İzmir: Ticaret Odası Ar-Ge Bülteni, Şubat.
  20. ÖZELKAN, E.C., DUCKSTEIN, L. (2000). Multi-objective fuzzy regression: A general framework. Computers and Operations Research, 27, 635-652.
  21. ÖZTÜRK, S.(2003). Enflasyon hedeflemesi. Derin Yayınları, İstanbul.
  22. PARASIZ, İ.(2008). İktisada giriş. Ezgi Kitabevi. Bursa.
  23. SAMUELSON, P.A., NORDHAUS, W.D.(1992). Economics. McGraw-Hill: Int. Editions.
  24. TANAKA, H. (1987). Fuzzy data analysis by possibilistic linear models. Fuzzy Sets and Systems, 24, 363-375.
  25. TANAKA, H., UEJIMA, S., ASAI, K.(1982). Linear regression analysis with fuzzy model. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, vol. SMC-12, No.6.
  26. TELATAR, O.M., TERZİ, H.(2009). Türkiye’de ekonomik büyüme ve cari işlemler dengesi ilişkisi. Atatürk Üniversitesi İİBF Dergisi, Cilt:23, Sayı:2.
  27. TÜSİAD (2002). Enflasyon ve büyüme dinamikleri: Gelişmekte olan ülke deneyimleri ışığında Türkiye analizi. Araştırma raporu. İstanbul: Türkiye sanayici ve iş adamları derneği
  28. UYGUR, E.(2001). Krizden krize Türkiye: 2000 kasım ve 2001 şubat krizleri. Araştırma raporu. Ankara: Türkiye Ekonomi Kurumu Tartışma Metni. No: 2001-1.
  29. YÜCEL, L.İ. (2005). Bulanık Regresyon: Türkiye’de 1980-2004 Döneminde Kayıt Dışı Ekonominin Bulanık Yöntemlerle Tahminine İlişkin Bir Uygulama. Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi. İstanbul Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü. İstanbul.
  30. EĞİLMEZ, M.(2006). Kasım 2000 krizi üzerine. [Erişim Adresi]:, [Erişim Tarihi: 14 Şubat 2006]
  31. ERÇEL, G.(2006). 2001 Krizi borç kriziydi. [Erişim Adresi]:, [Erişim Tarihi: 20 Şubat 2006]