Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightÇalışmadan elde edilen sonuçlar, GSYİH büyümesini büyük bir hassasiyetle tahmin etmek, maliye ve ekonomi politikalarını belirlemek ve planlamak için kullanılabilir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Gayri Safi Yurtiçi Hasıla (GSYİH), bir ülkenin makro ekonomik durumunun önemli göstergelerinden biridir. GSYİH büyümesinin büyük bir hassasiyetle tahmin edilmesi; politika yapıcılar, merkez bankaları ve diğer ekonomik aktörler için mali ve para politikalarının belirlenmesi ve planlanmasında önem taşımaktadır. Bu çalışmada, Türkiye’nin ekonomik büyümesini (GSYİH) tahmin etmek için yapay zekâ yöntemlerinden biri olan uyarlamalı ağ tabanlı bulanık mantık çıkarım sistemi (ANFIS) kullanılmıştır. İhracat, ithalat, devlet harcamaları, tüketici fiyat endeksi (TÜFE) ve enflasyon oranı girdilerine bağlı olarak ekonomik büyüme yani GSYİH tahmin edilmiştir. ANFIS modelinin güvenilirliği, çeşitli istatistiksel göstergeler kullanılarak belirlenmiştir. Ortalama mutlak yüzde hata oranı (MAPE) 1.5137 ve determinasyon katsayısı (R2) 0.9949 olarak elde edilmiştir. Bu değerlerin kabul edilebilir seviyelerde olduğu ve ekonomik büyümenin tahmin edilmesinde bu modelin başarıyla kullanılabileceği görülmüştür. Çalışmadan elde edilen sonuçlar, GSYİH büyümesini büyük bir hassasiyetle tahmin etmek, maliye ve ekonomi politikalarını belirlemek ve planlamak için kullanılabilir.
Abstract
Gross Domestic Product (GDP) is one of the important indicators of a country's macroeconomic status. Predicting GDP growth with great precision; It is important for policymakers, central banks and other economic actors in determining and planning fiscal and monetary policies. In this study, an adaptive network-based fuzzy logic inference system (ANFIS), which is one of the artificial intelligence methods, is used to predict Turkey's economic growth (GDP). Economic growth, namely GDP, is estimated based on the inputs of exports, imports, government expenditures, consumer price index (CPI) and inflation rate. The reliability of the ANFIS model was determined using various statistical indicators. The mean absolute percent error rate (MAPE) was1.5137 and the coefficient of determination (R2) was 0.9949. It has been seen that these values are at acceptable levels and this model can be used successfully in estimating economic growth. The results from the study can be used to predict GDP growth with great precision, and to set and plan fiscal and economic policies.