Yapay Sinir Ağları Metodolojisi ile Öngörü Modellemesi: Bazı Makroekonomik Değişkenler İçin Türkiye Örneği
modellemesi tekniği olduğu ifadesini güçlendirmektedir. Dikkat çekici bir başka
nokta ise, YSA modellerinin mevsimsel etkiler yansıtılmamış olmasına rağmen
diğer modellerden üstün performans sağlamış olmasıdır. Ek olarak, mevsimsel
etkilerin yansıtılması durumunda YSA modellerinin performansının yükseleceği de
açıktır.
Sonuçlar, aşırı eğitme, mimarinin hatalı oluşturulması vb. problemleri
olmayan YSA modellerinin öngörü gücü yüksek ekonometrik modellere göre daha
iyi öngörü performansı sağlayabildiğini göstermektedir. Diğer taraftan, yapılan
analizin doğrusal olmayan bir modelleme tekniği olan YSA metodolojisinin
doğrusal yöntemlerle karşılaştırılması olarak düşünülmesi durumunda Türkiye
ekonomisine ait değişkenler için doğrusal olmayan modellemenin daha etkili
olduğu yönünde bir genelleme yapılabilmektedir.
http://ekutup.dpt.gov.tr/ekonomi/tahmin/yurtoglh/ysa..pdf
89
Yapay Sinir Ağları Metodolojisi ile Öngörü Modellemesi: Bazı Makroekonomik Değişkenler İçin Türkiye Örneği
Abstract
While the progress of the economics is continued, the interaction between
economics and statistics is also increased and the importance of the applied
economics continued to increase. In this process, beside structural modelling
comprising theoretical framework, forecast modelling has an important role.
Forecast modelling field has gained importance because of its role in the decision
mechanism which stimulated further the interest for the forecast modelling and
brought various devlopments naturally. These developments can be considered in
two groups. While there exist some studies about measuring and improving the
forecast accuracy on the one side, there are some significant advances about new
forecasting techniques on the other side.
In line with these advances, some new forecasting methodologies have
revealed. One of the most important new methodologies is the Artificial Neural
Networks (ANN) technique. The ANN technique can be described as an
information processing paradigm inspired by the way the brain processes
information. It has been used widely in many different fields. This method, which is
characterized as the universal function approximator in the literature, has many
important features like ability to learn from data, nonlinearity, generalization etc.
Although it has some disadvantages like lack of theoretical analysis ability and
large data set requirements, it is widely used in the economics and many other fields
for the forecasting purposes because of its important advantages.
In this study, the ANN technique is analysed as the forecast modelling
tecnique for some macroeconomic variables. Basically, ANN modelling technique
is applied to some macroeconomic variables of the Turkish economy. Additionally,
the results of the ANN methodology is compared with some widely used
econometric techniques which have high forecasting power. For this purpose, some
http://ekutup.dpt.gov.tr/ekonomi/tahmin/yurtoglh/ysa..pdf
90
Yapay Sinir Ağları Metodolojisi ile Öngörü Modellemesi: Bazı Makroekonomik Değişkenler İçin Türkiye Örneği
forecasting models are estimated for Producers’ Price Index (PPI) and
Manufacturing Industry Production Index variables of the Turkish economy by
using the Backpropagation ANN technique. Then, forecasting performance of these
ANN models are compared with forecasting performance of the Vector
Autoregression (VAR) and Box-Jenkins modelling techniques. Evaluation of the
results obtained using the ANN methodology indicated that the ANN models can
provide satisfactory forecasting performance. Additionally, comparison of the ANN
and traditional methodologies (VAR and Box-Jenkins) shows that the ANN
modelling technique has a superior forecasting performance.
http://ekutup.dpt.gov.tr/ekonomi/tahmin/yurtoglh/ysa..pdf
91
Yapay Sinir Ağları Metodolojisi ile Öngörü Modellemesi: Bazı Makroekonomik Değişkenler İçin Türkiye Örneği
Kaynaklar
1. Alexander, I. ve Morton, H. (1990), An Introduction to Neural Computing,
London: Chapman and Hall.
2. Altuğ, S. (1994), “ İstanbul Menkul Kıymetler Borsası’nda Yapay Sinir Ağları
Kullanılarak Fiyat Öngörüsü”, Yüksek Lisan Tezi, Bilkent Üniversitesi.
3. Anderson, D. ve McNeil, G. (1992), “ Artificial Neural Networks Technology”,
Data & Analysis Center for Software.
4. Balkin, S. D. (1997), “ Using Recurrent Neural Networks For Time Series
Forecasting,” Working Paper, 97-11, Department of Management Science and
Information Systems, Pennsylvania State University.
5. Balkin, S. D. (2001), “ Statistical Aspects of Neural Networks”, Notes of
Presentation to Washington Statistical Society, Ernst & Young LLP.
6. Baylar, A., Emiroğlu, M. E. ve Arslan, A. (1999), “ Geriye Yayılma Yapay Sinir
Ağı Kullanılarak Yanal Su Alma Yapısına Yönelecek Olan Sürüntü Maddesi
Oranının Bulunması”, Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve
Mühendislik Dergisi, 1, 1-12.
7. Beltratti, A., Margarita, S. ve Terna, P. (1996), Neural Networks for Economic
and Financial Modelling, International Thomson Computer Press.
8. Box, G.E.P. ve Jenkins, G. (1970), “ Distribution of Residual Autocorrelations in
Autoregressive Integrated Moving Average Models”, Journal of American
Statistics Association, 65, 1509-1526.
9. Box, G.E.P. ve Jenkins, G. (1970), Time Series Analysis: Forecastng and
Control, Holden Day, San Fransisco.
10. Church, K. B. ve Curram, S. P. (1996), “ Forecasting Consumers’ Expenditure:
A Comparison Between Econometric and Neural Network Models”,
International Journal of Forecasting, 12, 255-267.
http://ekutup.dpt.gov.tr/ekonomi/tahmin/yurtoglh/ysa..pdf
92
Dostları ilə paylaş: |