TÜRKİYE 'NİN GSYİH TAHMİNİ İÇİN YAPAY SİNİR AĞLARI MODEL PERFORMANSLARININ KARŞILAŞTIRILMASI*
dc.contributor.author | Söyler, Hasan | |
dc.contributor.author | Kızılkaya, Oktay | |
dc.date.accessioned | 2024-08-04T19:42:54Z | |
dc.date.available | 2024-08-04T19:42:54Z | |
dc.date.issued | 2015 | |
dc.department | İnönü Üniversitesi | en_US |
dc.description.abstract | Bir ülkenin gelecek yıllara ait makroekonomik değişkenlerinin tahminleri, karar vericiler için ekonomi politikaların oluşturulmasında önemli bir role sahiptir. Bu çalışmada; son yıllarda tahmin modellemesinde sıklıkla kullanılan yapay sinir ağları modeli yardımı ile ekonomik büyüme değişkeni GSYİH'nın tahmini yapılması amaçlanmıştır. Ekonomik büyüme için; Çok Katmanlı Algılayıcı (ÇKA), Radyal Tabanlı Fonksiyon Ağları (RTFA) ve geri dönüşümlü Elman Ağı kullanılarak kendi gecikmeli değerlerine göre tahminler elde edilmiştir. Kullanılan YSA mimarilerinin tahmin performansları incelendiğinde 4 girdi katmana sahip RTFA modelinin en yüksek doğruluğu sağladığı görülmüş ve bu model yardımıyla 2013Q4:2014Q4 dönemleri için ekonomik büyüme oranı tahminleri üretilmiştir. Elde edilen sonuçlar yapay sinir ağlarının ekonomik büyüme tahmininde kullanılabilecek başarılı bir yöntem olduğunu göstermiştir. | en_US |
dc.identifier.endpage | 58 | en_US |
dc.identifier.issn | 1303-1279 | |
dc.identifier.issue | 1 | en_US |
dc.identifier.startpage | 45 | en_US |
dc.identifier.trdizinid | 206405 | en_US |
dc.identifier.uri | https://search.trdizin.gov.tr/yayin/detay/206405 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11616/88789 | |
dc.identifier.volume | 16 | en_US |
dc.indekslendigikaynak | TR-Dizin | en_US |
dc.language.iso | tr | en_US |
dc.relation.ispartof | Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi | en_US |
dc.relation.publicationcategory | Makale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı | en_US |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
dc.title | TÜRKİYE 'NİN GSYİH TAHMİNİ İÇİN YAPAY SİNİR AĞLARI MODEL PERFORMANSLARININ KARŞILAŞTIRILMASI* | en_US |
dc.type | Article | en_US |