@article{article_1452225, title={Türkiye’nin Seçilmiş Makro Finans Değişkenleri Üzerine Nedensellik Analizi: Yapay Sinir Ağları ve Doğrusal Nedensellik Yöntemleri}, journal={Optimum Ekonomi ve Yönetim Bilimleri Dergisi}, volume={11}, pages={349–365}, year={2024}, DOI={10.17541/optimum.1452225}, author={Özaydın, Orhan}, keywords={Artificial Neural Networks, Granger, Causality, Stock Market, Credit Default Swaps}, abstract={Türkiye’nin makro finans değişkenleri üzerine yapılan araştırmalarda, doğrusal ve doğrusal olmayan Granger nedensellik analizlerinin sıkça kullanıldığı gözlemlenmektedir. Finansal verilerin genellikle doğrusal olmayan yapıya sahip olması sebebiyle, çeşitli doğrusal olmayan nedensellik testleri geliştirilmiş ve uygulanmıştır. Son yıllarda ise yapay sinir ağları algoritmalarının bu testlerde kullanılmaya başlandığı ve finansal serilerde doğrusal olmayan nedensellik ilişkilerini ortaya çıkarmada etkili olduğu ve yapay sinir ağlarının finansal analizlerde etkili bir araç olabileceği vurgulanmıştır. Bu çalışmada Türkiye’nin seçilmiş makro finans değişkenleri olan Bist100, 5 yıllık kredi temerrüt takasları, 2 yıllık Tahvil ve USDTRY arasındaki nedensellik ilişkileri, günlük, haftalık ve aylık frekanslarda, doğrusal ve yapay sinir ağı Granger nedensellik modelleri kullanılarak incelenmiştir. Yapay sinir ağı modellerinin genel olarak daha kapsamlı ve anlamlı sonuçlar ürettiği bulgularda tespit edilmiştir. Yapay sinir ağlarının finansal piyasalardaki karmaşık nedensellik ilişkilerin anlaşılmasında etkili bir araç olduğu görülmektedir.}, number={2}, publisher={Usak University}