Yapay sinir ağları ve aşırı öğrenme makineleri ile döviz kurunun tahmini
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2023
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
İnönü Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Döviz kuru ithalat, ihracat, enflasyon ve dış ticaret dengesi üzerinde oldukça önemli bir etkendir. Küreselleşme ve buna bağlı olarak serbest sermaye hareketleri, büyüme ve istikrar temel politika araçlarından biri olan döviz kurlarında dalgalanmaya ve belirsizliğe neden olabilmektedir. Döviz kurundaki dalgalanma ve belirsizlik durumu ekonomik istikrarı olumsuz yönde etkilemekte ve ekonomik krize neden olabilmektedir. Döviz kuruna etki eden değişkenlerin tam olarak belirlenmesi ve modellenmesi buna bağlı olarak döviz kurunun tahmin edilmesi, olası kur Şoklarının önüne geçilmesinde ekonomik istikrarı sağlayan önemli bir araç olacaktır. Döviz kurundaki dalgalanmaların veya ani artışların olumsuz etkisi 1989 yılından sonra Türkiye ekonomisinin serbest piyasa ekonomisine geçişi ile önemli Şekilde hissedilmiştir. Gelişmiş ülkelerden Türkiye gibi gelişmekte olan ülkelere yüklü miktarda sermaye giriş ve çıkışları bu ülkelerdeki döviz kuru fiyatlarında dalgalanmalara neden olmuĢtur. Serbest piyasa ekonomisine geçiş ile birlikte 1990‟lı yıllardan sonra 1994 ve 2001 yıllarında döviz krizi yaşanmıştır. 2002-2012 yılları arasında durağan seyreden döviz kuru 2013 yılından sonra artıĢ eğilimine girmiştir. Özellikle 2018 yılından sonra kurda yukarı yönlü hızlı artışlar meydana gelmiştir. Döviz kurundaki beklenmedik ve yüksek dalgalanmalar ülke ekonomisini ve yaşayanları olumsuz yönde etkilemektedir. Bu çalışmanın amacı, döviz kurunun öngörülebilirliğini Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Aşırı Öğrenme Makinesi (AÖM) yöntemleri kullanarak araştırmaktır. Çalışmada literatürde kullanılan birtakım öncü göstergeler dışında farklı değişkenler de dikkate alınarak araştırma yapılmıştır. Bu hedef doğrultusunda YSA ve AÖM yöntemlerinin tahmin başarıları kıyaslanmıştır. Anahtar kelime: Yapay Sinir Ağları (YSA), Aşırı Öğrenme Makineleri (AÖM), Döviz Kuru Tahmini
Exchange rate is a very important factor on imports, exports, inflation and foreign trade balance. Globalization and, accordingly, free capital movements, growth and stability can cause fluctuations and uncertainty in exchange rates, which is one of the main policy tools. The fluctuation and uncertainty in the exchange rate negatively affect the economic stability and may cause an economic crisis.The exact determination and modeling of the variables affecting the exchange rate, and accordingly the estimation of the exchange rate, will be an important tool that ensures economic stability in preventing possible exchange rate shocks. The negative effects of fluctuations or sudden increases in the exchange rate were felt significantly with the transition of the Turkish economy to a free market economy after 1989. Large amount of capital inflows and outflows from developed countries to developing countries such as Turkey caused fluctuations in exchange rate prices in these countries. With the transition to the free market economy, after the 1990s, there was a currency crisis in 1994 and 2001. The exchange rate, which was stable between 2002 and 2012, started to increase after 2013. Especially after 2018, rapid upward increases occurred in the exchange rate. Unexpected and high fluctuations in the exchange rate adversely affect the country's economy and residents. The aim of this study is to investigate the predictability of the exchange rate using Artificial Neural Networks (ANN) and Extreme Learning Machine (ELM) methods. In the study, apart from some leading indicators used in the literature, different variables were also taken into account. In line with this target, the estimation successes of the ANN and ELM methods were compared. Keyword: Artificial Neural Networks (ANN), Extreme Learning Machines (ELM), Currency Prediction
Exchange rate is a very important factor on imports, exports, inflation and foreign trade balance. Globalization and, accordingly, free capital movements, growth and stability can cause fluctuations and uncertainty in exchange rates, which is one of the main policy tools. The fluctuation and uncertainty in the exchange rate negatively affect the economic stability and may cause an economic crisis.The exact determination and modeling of the variables affecting the exchange rate, and accordingly the estimation of the exchange rate, will be an important tool that ensures economic stability in preventing possible exchange rate shocks. The negative effects of fluctuations or sudden increases in the exchange rate were felt significantly with the transition of the Turkish economy to a free market economy after 1989. Large amount of capital inflows and outflows from developed countries to developing countries such as Turkey caused fluctuations in exchange rate prices in these countries. With the transition to the free market economy, after the 1990s, there was a currency crisis in 1994 and 2001. The exchange rate, which was stable between 2002 and 2012, started to increase after 2013. Especially after 2018, rapid upward increases occurred in the exchange rate. Unexpected and high fluctuations in the exchange rate adversely affect the country's economy and residents. The aim of this study is to investigate the predictability of the exchange rate using Artificial Neural Networks (ANN) and Extreme Learning Machine (ELM) methods. In the study, apart from some leading indicators used in the literature, different variables were also taken into account. In line with this target, the estimation successes of the ANN and ELM methods were compared. Keyword: Artificial Neural Networks (ANN), Extreme Learning Machines (ELM), Currency Prediction
Açıklama
İnönü Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı / Ekonometri Bilim Dalı
Anahtar Kelimeler
Döviz Kuru Tahmini, Yapay Sinir Ağları (YSA)
Kaynak
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
Sayı
Künye
Gökçe, M. (2023). Yapay sinir ağları ve aşırı öğrenme makineleri ile döviz kurunun tahmini. Yayınlanmış Doktora Tezi. İnönü Üniversitesi, Malatya.
