Yüzyılın en büyük inovasyonu için öncü aday olan Yapay Zeka uygulamalarından biri olarak Yapay Sinir Ağları, bir süredir ekonominin karmaşık problemlerini çözmekte kullanılmaya başlanmıştır. Onların içinde, döviz kurunu tahmin etme, döviz kurundaki değişikliğin makro değişkenlerden mikro değişkenlere kadar ekonomideki diğer tüm değişkenleri etkilediği Türkiye gibi özellikle küçük açık ülkeler için belirlenmesi gereken en önemli karmaşık konulardan biridir. Bu makale, Türk Lirası ve Amerikan Doları arasındaki Döviz Kurunu belirmeyi parasalcı modeller kapsamında Yapay Sinir Ağlarını kullanarak analiz etmeyi amaçlamaktadır. Sonuç olarak, gerçek değerlere çok yakın sonuçlar elde edilmiştir. Söylenebilir ki döviz kuru tahmininde hem Yapay Sinir Ağları- Levenberg Marquardt hem de Yapay Sinir Ağları- Quasi-Newton modelleri iyi sonuç verse de Yapay Sinir Ağları- Levenberg Marquardt modeli genel anlamda daha başarılıdır.
Artificial Neural Networks as one of the Artificial Intelligence applications, which is the leading candidate for the greatest innovation of the century, has been started to be used in solving the complex problems of the economy for a while. Among them, predicting the exchange rate is one of the utmost important complex issues to be determined especially for the small open economies, such as Turkey, where the changes in exchange rate influence all the other variables in the economy, from macro variables to micro ones. This paper aims to analyse the exchange rate determination between Turkish Lira and American Dollar by using Artificial Neural Networks through the Monetarist Model. As a result, much closed results to the real values were obtained. It can be said that although in exchange rate estimation both Artificial Neural Networks -Levenberg Marquardt and Artificial Neural Networks-Quasi-Newton models give good results, the Artificial Neural Networks -Levenberg Marquardt model is more successful in general terms.
Artificial Neural Networks Exchange Rate Determination Turkish Case
Birincil Dil | İngilizce |
---|---|
Bölüm | Araştırma Makaleleri |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 27 Temmuz 2021 |
Gönderilme Tarihi | 26 Eylül 2020 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2021 Cilt: 8 Sayı: 2 |