Bu çalışmada temel gıda olarak buğday arpa ve çeltik
ürünleri ele alınmış, bu ürünlerin fiyatları Türkiye İstatistik Kurumu
veritabanından 2000-2014 yılları arası için aylık bazda temin edilmiştir. Bu
veriler öncelikle analiz edilerek verilerin yapısı belirlenmiştir. Veriler bir
trend içermekte ancak düzenli bir mevsimsellik gözlenmemektedir. Bu durumda
öncelikle geleneksel zaman serisi analiz yöntemlerinden verilerimize
uygulanabilecek olan trend analizi, Holt üstel düzleştirme yöntemi ve mevsimsel
olmayan Box-Jenkins (ARIMA) modelleri uygulanmış, ardından yapay sinir ağı ile
zaman serisi modellemesi bilgisayar programı (Matlab Neural Network Toolbox)
yardımıyla gerçekleştirilmiştir. Sonuç olarak hata oranları (MSE) karşılaştırılmış,
buğday ve arpa fiyatları veri setleri için Holt üstel düzleştirme, ARIMA ve YSA
modelleri birbirine yakın sonuçlar vermiştir. Çeltik fiyatları için ise YSA
modeli daha iyi sonuç vermiştir.
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Bölüm | Makaleler |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 15 Haziran 2016 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2016 Cilt: 7 Sayı: 13 |
KAÜİİBFD, Kafkas Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergi Yayıncılığı'nın kurumsal dergisidir.
2024 Haziran sayısı makale kabul ve değerlendirmeleri devam etmektedir.