Avrupa biRLİĞİnde mevduatin korunmasi

Yapay Sinir Ağları Metodolojisi ile Öngörü Modellemesi: Bazı Makroekonomik Değişkenler İçin Türkiye Örneği    
olarak VAR modeli işaret ederken, yüzde hata ölçülerinden farklı sonuçlar 
çıkmaktadır. 
Tablo 4.2: Öngörü Doğruluk Ölçüleri 
 
ARMA VAR  YSA 
  ARMA VAR  YSA 
Örneklem İçi Dönem 
ME 
-0.0000 
 0.0000
 0.0001 MPE 
 -0.0002
 -0.0002 
 -0.0001
MSE 
 0.0002 
 0.0002
 0.0002 MSPE 
 0.0002
 0.0002 
 0.0002
RMSE 
 0.0150 
 0.0147
 0.0148 RMSPE
 0.0143
 0.0140 
 0.0140
MAE 
 0.0107 
 0.0105
 0.0108 MAPE 
 0.0102
 0.0101 
 0.0104
Örneklem Dışı Dönem 
ME 
 -0.0010 
 -0.0007
 0.0005 MPE 
 -0.0016
 -0.0013 
 0.0000
MSE 
 0.0006 
 0.0006
 0.0003 MSPE 
 0.0005
 0.0005 
 0.0003
RMSE 
 0.0250 
 0.0263
 0.0193 RMSPE
 0.0228
 0.0239 
 0.0176
MAE 
 0.0170 
 0.0180
 0.0125 MAPE 
 0.0159
 0.0169 
 0.0117
 
Doğruluk ölçüleri en yaygın metot olmasına ve yeterli derecede 
tanımlanmasına rağmen, en azından bir kontrol mekanizması olarak 
kullanılabileceği düşüncesi ile, bu çalışmada ek bir analize yer verilmiştir. Bölümün 
başında açıklanan Diebold ve Mariano Test İstatistiği kullanılarak model öngörüleri 
örneklem dışı dönem içinde ikişerli olarak test edilmişlerdir. Yüzde 5 anlamlılık 
düzeyinde gerçekleştirilen bu testlerin sonucunda YSA modeli diğer iki modele 
karşı üstün çıkarken VAR ve ARMA modellerin öngörü doğrulukları istatistiksel 
olarak eşit çıkmıştır. 
 
4.2. Üretim Modelleri 
 
Fiyat modellerinden elde edilen öngörülerin doğruluk derecelerinin 
değerlendirilmesi ve karşılaştırılması için bir önceki bölümde açıklanan yöntemler 
üretim modelleri için tekrarlanmıştır. Tahmin edilen üretim modelleri (ARMA-2, 
VAR-2 ve YSA-2) ve öngörüleri hakkında detaylı açıklama Bölüm 3’te verilmişti. 
Aşağıdaki ilk iki grafik örneklem içi döneme ait öngörüleri göstermektedir. Grafik 
4.5’te gerçekleşme üretim artış oranları ile üç modelin öngörü üretim artış 
oranlarının karşılaştırması verilmiştir. Bu karşılaştırmaya dayanarak öngörü 
modellerinin örneklem içi yapıyı yeterli düzeyde tanımlayabildikleri 
http://ekutup.dpt.gov.tr/ekonomi/tahmin/yurtoglh/ysa..pdf   
82

---

Yapay Sinir Ağları Metodolojisi ile Öngörü Modellemesi: Bazı Makroekonomik Değişkenler İçin Türkiye Örneği    
söylenebilmektedir. Grafik 4.6’da sunulan öngörü hataları karşılaştırması grafiği de 
bu ifadeyi destekleyen bir yapı taşımaktadır. Burada özel olarak belirtilebilecek bir 
nokta, ARMA modelin negatif yönlü şokları (1990, 1994,1998 ve 1999) 
yakalayamadığıdır. Özellikle, 1994 krizini diğer iki model yakalayabilirken, ARMA 
modeli büyük bir öngörü hatası taşımaktadır. Diğer taraftan, her üç modelin öngörü 
hatalarının sıfır ortalama ve sabit varyans özelliklerine yakın gözükmesi, 
öngörülerin optimal olarak tanımlanabilmesine olanak sağlamaktadır. 
 
Benzer  şekilde, örneklem dışı öngörüler, üretim artış oranı olarak Grafik 
4.7’de ve bunlara ait öngörü hataları ise Grafik 4.8’de sunulmuştur. Bu iki grafiğe 
bakıldığında, öngörü doğruluklarını görsel karşılaştırmanın ve sonuç çıkartmanın 
zor olduğu dikkati çekmektedir. Bunun yanında, son krizlerin etkilerinin modeller 
tarafından yakalanamadığını söylemek mümkündür. Diğer taraftan, öngörülerin 
optimal olup olmadıkları hakkında bir yargıya varılamayacağı fikri daha anlamlı 
gözükmektedir. 
 
Grafikleri kullanarak yapılan analizler fiyat bölümündekilere göre daha zayıf 
sonuçlar vermiştir. Bu yüzden ileri aşama analizlere bu bölümde daha fazla ihtiyaç 
duyulmaktadır. Tablo 4.3’te verilen öngörü hatalarına ait istatistikler fiyat 
bölümündekilerle benzer bir yapıya işaret etmektedir. Model tahmininde 
kullanılmayan yeni verileri kapsayan örneklem dışı dönemde oldukça çelişkili 
sonuçlar görülmektedir. Ortalama ve medyana göre en iyi performansa sahip 
görülen VAR modeli varyansa bakıldığında en kötü performansı gösteren model 
olarak ortaya çıkmaktadır. Bunula beraber, ortalama ve varyans açısından YSA 
modelinin ARMA modelinden daha iyi performans gösterdiği görülmektedir. 
Örneklem içi döneme bakıldığında ise bir sıralama oluşturulamamaktadır. Sadece, 
YSA modelinin bu dönemde en kötü performansa sahip olduğu (medyan açısından 
en iyi performansa sahip olduğu göz ardı edilirse) belirtilebilir. Diğer iki model için 
farklı istatistiklere göre farklı sıralama oluşmaktadır. 
http://ekutup.dpt.gov.tr/ekonomi/tahmin/yurtoglh/ysa..pdf   
83

---

Yapay Sinir Ağları Metodolojisi ile Öngörü Modellemesi: Bazı Makroekonomik Değişkenler İçin Türkiye Örneği    
Grafik 4.5: Örneklem İçi Öngörü Karşılaştırması (%) 
-20
-10
0
10
20
30
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
U
ARMA
VAR
YSA
 
 
Grafik 4.6: Örneklem İçi Öngörü Hataları Karşılaştırması (%) 
-20
-10
0
10
20
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
ARMA
VAR
YSA
 
http://ekutup.dpt.gov.tr/ekonomi/tahmin/yurtoglh/ysa..pdf   
84

---