Artificial neural network (ANN) is an artificial intelligence technology that
produces successful outcomes when there is complex and interaction between
multivariate and variables or when there is not only one solution set. Artificial
neural network has been applied to the solution of the problems which are
difficult and complex or in fields that are not related to economics, and usually
successful outcomes have been achieved, hence gained a wide field of
application for itself. Whatever the behavior of the decision-makers
(governments, producers, consumers, etc..) it is mandatory to envisage the
future in an appropriate manner for the success of the decisions made.
Projection modeling is of great importance for the field of economics as in
many fields. During the last years, artificial neural networks have been used for
the purposes of projection. In this study, exchange rate, based on the monthly
data in the period of January 1987 - September 2007, has been projected within
the frame of both artificial neural network and vector autoregressive (VAR)
model and projection performances of the results obtained from the two
methods have been compared. Besides, by combining the projections through
the two approaches, it has been found out that the success of the projections for
exchange rate has increased. In this study, a multilayered feed forward artificial
neural network architecture and back propagation learning method were
applied.
Yapay sinir ağları (YSA) çok değişkenli ve değişkenler arasındaki karmaşık, karşılıklı etkileşimin bulunduğu veya tek bir çözüm kümesinin bulunmadığı durumlarda başarılı sonuçlar üreten bir yapay zekâ teknolojisidir. Yapay sinir ağları, özellikle günümüze kadar çözümü güç ve karmaşık olan ya da ekonomik olmayan çok farklı alanlardaki problemlerin çözümüne uygulanmış ve genellikle başarılı sonuçlar elde edilerek, kendisine geniş bir uygulama alanı bulmuştur. Öngörü modellemesi, birçok alanda olduğu gibi ekonomi alanı için de büyük bir önem taşımaktadır. Karar birimlerinin (hükümetler, üreticiler, tüketiciler vb.) davranışları ne olursa olsun, geleceğin doğru bir şekilde öngörülebilmesi, alınan kararların başarısı için vazgeçilmez bir zorunluluktur. Son yıllarda yapay sinir ağları öngörü için kullanılmaya başlanmıştır. Bu çalışmada, Ocak 1987 - Eylül 2007 dönemine ait aylık veriler kullanılarak, oluşturulan döviz kuru hem yapay sinir ağı hem de vektör otoregresif (VAR) modeli çerçevesinde öngörülmüş ve her iki yöntem için elde edilen sonuçların öngörü performansları karşılaştırılmıştır. Ayrıca, bu iki yaklaşımdan elde edilen öngörülerin birleştirilmesi yöntemiyle döviz kuru öngörü başarısının arttığı tespit edilmiştir. Bu çalışmada çok katmanlı ileri beslemeli bir yapay sinir ağı mimarisi ve geri yayılım öğrenme metodu uygulanmıştır.
Diğer ID | JA57FN28BD |
---|---|
Bölüm | Makaleler |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 1 Aralık 2008 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2008 Cilt: 10 Sayı: 2 |