Yapay Sinir Ağları Metodolojisi ile Öngörü Modellemesi: Bazı Makroekonomik Değişkenler İçin
Türkiye Örneği
Kısaltmalar
ABD :
Amerika
Birleşik Devletleri
ADF :
Geliştirilmiş Dickey-Fuller Durağanlık Testi
AR
: Oto Regresif Yapı
ARIMA
: Oto Regresif Bütünleşik Hareketli Ortalama
ARMA
: Oto Regresif Hareketli Ortalama
ARMA-1 : ARMA
Fiyat Modeli
ARMA-2 : ARMA Üretim Modeli
ART
: Adaptif Rezonans Teorisi
Bkz. :
Bakınız
DİE :
Devlet
İstatistik
Enstitüsü
GSYİH
: Gayri Safi Yurtiçi Hasıla
GYYSA : Geri
Yayılma Yapay Sinir Ağı
HKT
: Hata Kareleri Toplamı
IMF :
Uluslararası Para Fonu
iid :
Benzer
Şekilde Bağımsız Dağıtılmış
İMKB
İstanbul Menkul Kıymetler Borsası
M2Y :
Geniş Para Tanımı
(Vadeli + Vadesiz TL Mevduat + Döviz Tevdiat Hesabı)
MA :
Hareketli
Ortalama
MAE
: Ortalama Mutlak Hata
MAPE
: Ortalama Mutlak Yüzde Hata
ME :
Ortalama
Hata
MPE
: Ortalama Yüzde Hata
MSE
: Ortalama Hata Kareleri Toplamı
MSPE
: Ortalama Yüzde Hata Kareleri Toplamı
R
2
: Korelasyon
Katsayısı
RMPSE
: Ortalama Yüzde Hata Kareleri Toplamı Kökü
RMSE
: Ortalama Hata Kareleri Toplamı Kökü
TCMB
: Türkiye Cumhuriyeti Merkez Bankası
TEFE :
Toptan
Eşya Fiyat Endeksi
VAR :
Vektör
Otoregresyon
VAR-1
: VAR Fiyat Modeli
VAR-2
: VAR Üretim Modeli
YSA
: Yapay Sinir Ağı
YSA-1
: YSA Fiyat Modeli
YSA-2
: YSA Üretim Modeli
http://ekutup.dpt.gov.tr/ekonomi/tahmin/yurtoglh/ysa..pdf
V
Yapay Sinir Ağları Metodolojisi ile Öngörü Modellemesi: Bazı Makroekonomik Değişkenler İçin Türkiye Örneği
1. Giriş
Ekonomide, uygulama zaman içerisinde önemini artırırken, metodolojik
gelişmeler de birbirini takip etmektedir. Günümüzde, artık, gerek politika analizi
amaçlı olsun gerekse öngörü amaçlı olsun uygulamalı ekonomi
yoğun bir şekilde
kullanılmaktadır ve ekonomi alanı istatistik alanından giderek artan oranda
yararlanmaktadır.
Politika analizi bir kenara bırakılırsa, günümüz ekonomilerinin karar
süreçlerinde öngörü modellemesi önemli roller üstlenmektedir. Makro politikaların
oluşturulması ve/veya uygulanmasından yatırım tercihlerinin belirlenmesine kadar
ekonominin her kesiminde öngörü modellemesi önem kazanmaktadır. Özellikle,
temelinde ileriye dönük bakış açısı olan Rasyonel Bekleyişler Teorisinin önem
kazanmasıyla bu durum daha da belirginleşmiştir.
Doğru tahminin (veya öngörünün) başarılı kararları beraberinde getireceği ve
bu şekilde fayda maksimizasyonunun sağlanabileceği
gerçeği öngörü
modellemesine olan ilgiyi artırmaktadır. Artan ilgi ile birlikte, bu alanda da önemli
gelişmeler olmaktadır. Ortaya çıkan gelişmelerden bir tanesi öngörü doğruluğuna
yönelik çalışmaların artış göstermesidir. Öngörü modellemesinde kullanılabilecek
yöntemlerin çeşitliliği, model seçiminde bazı zorlukları da beraberinde getirmiştir.
Amaç öngörü performansını artırmak olduğundan model seçiminde zaman zaman
teorik kriterler yerine öngörü performansına yönelik kriterler ön plana çıkmaktadır.
Hatta öngörü doğruluğu bazen o kadar önem kazanmaktadır ki ekonomik teoriler ve
bunların gerektirdiği kısıtlar bir tarafa bırakılabilmektedir
ve bu durum eleştiri
konusu olmaktadır. Öngörü doğruluğuna yönelik çalışmalar, çeşitli modellerin
öngörü doğruluklarını değerlendirmeye ve karşılaştırmaya yönelik yöntemler
üzerinde yoğunlaşmıştır. Diğer taraftan, alternatif bir yöntem olarak farklı
modellerden alınan öngörülerin birleştirilmesi ile öngörü kalitesinin yükseltilmesine
yönelik çalışmalar da bulunmaktadır.
http://ekutup.dpt.gov.tr/ekonomi/tahmin/yurtoglh/ysa..pdf
1
Yapay Sinir Ağları Metodolojisi ile Öngörü Modellemesi: Bazı Makroekonomik Değişkenler İçin Türkiye Örneği
Öngörü modellemesine karşı ilginin artması, model çeşitliliğini de beraberinde
getirmiştir. Büyük ölçekli yapısal
makroekonometrik modeller, basit regresyon
modelleri, Box-Jenkins modeller ve VAR modelleme tekniği gibi bir çok
istatistiksel ve ekonometrik yöntem öngörü modellemesinde kullanılmaktadır. Bu
bilinen modelleme teknikleri yaygın şekilde kullanılırken, bazı yeni metodolojiler
de ön plana çıkmaktadır. Yapay Sinir Ağları (YSA) tekniği de bu yeni teknikler
arasında en önemlilerinden birisidir.
YSA modelleme tekniği günümüzde bir çok alanda yaygın bir şekilde
kullanılmaya başlanmıştır. Basit bir şekilde insan beyninin çalışma şeklini taklit
eden YSA’lar Yapay Zeka çalışmaları içinde önemli bir yere sahiptir. “Evrensel
Fonksiyon Yakınsayıcı Yöntem (Universal Function Approximators)”
olarak
tanımlanan YSA metodolojisi veriden öğrenebilme, genelleme yapabilme, sınırsız
sayıda değişkenle çalışabilme vb. bir çok önemli özelliğe sahiptir. Bu özellikleri
sayesinde oldukça önemli avantajlar sağlayan YSA metodolojisi diğer alanlarda
olduğu gibi öngörü modellemesi alanında da yaygın bir şekilde kullanılmaktadır.
Bu çalışmada, yeni bir yöntem olan Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural
Networks) teknolojisi incelenmekte, öngörü modellemesi
tekniği olarak Türkiye
ekonomisine ait bazı makroekonomik değişkenlere uygulanmakta ve başka
yöntemlerle karşılaştırmalı olarak performans değerlendirmesi yapılmaktadır.
Bu kapsamda, çalışmanın ikinci bölümünde Yapay Sinir Ağları teorisi ele
alınacaktır. Bir taraftan YSA teknikleri genel olarak ele alınırken diğer taraftan daha
sonra kullanılacak modelin alt yapısı oluşturulmaktadır. Üçüncü bölüm değişik
modelleme yöntemleri ile tahmin edilen modellere ve model öngörülerine ilişkin
bilgileri içermektedir. Dördüncü bölümde, çalışmanın amacı çerçevesinde, bir
performans değerlendirmesine yer verilmekte ve son
bölümde ise elde edilen
sonuçlar tartışılmaktadır.
http://ekutup.dpt.gov.tr/ekonomi/tahmin/yurtoglh/ysa..pdf
2