The frequency of the financial crises experienced, made it necessary to predict them beforehand.This research aims to estimate the crisis in MIST Countries, by analyzing the crises which took place in the past. In this research financial crisis has been defined by Financial Pressure Index (FPI) and the crisis is attempted to be predicted by analyzing the past values of this index.Future values ofFPI estimated using its past values, the probability of the occurrence of a crisis has been predicted with the application of Box Jenkins and ANN models. The data used in the analyses is comprised of the monthly values and in the prediction with the past FPI results obtained from Box Jenkins and ANN models, future index values have been found much lower than the threshold values for MIST Countries. This result has been shown that, the occurrence of crisis between December 2014-March 2015 is quite low.
Financial Crises Box-Jenkins Model Artifical Neural Networks MIST Countries
Finansal krizlerin önceden tahmin edilmesi gereksinimi ile ortaya çıkan bu çalışmada MIST ülkelerinde yaşanmış olan krizler ışığında, bir sonraki dönem kriz olup olmama durumunu test etmek amaçlanmıştır. Çalışmada finansal kriz, finansal baskı endeksi (FBE) ile tanımlanmış ve endeksin alacağı değer tahmin edilerek bu değerin belirli bir eşik değeri aşıp aşmaması durumuna göre de krizin varlığı değerlendirilmiştir. Analizlerde aylık veriler kullanılmış olup endeks tahmininde Box-Jenkins ve Yapay Sinir Ağları (YSA) modellerinden yararlanılmıştır. Elde edilen sonuçlarda, dört ülke için de gelecek dönem endeks değerleri eşik değerlerden çok daha düşük tespit edilmiştir ve bu ülkelerde Aralık 2014-Mart 2015 dönemlerinde kriz çıkma durumunun oldukça düşük olduğu sonucuna ulaşılmıştır.
Finansal Krizler Box-Jenkins Modelleri Yapay Sinir Ağları MIST Ülkeleri
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Konular | İşletme |
Bölüm | ANABÖLÜM |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 30 Haziran 2015 |
Gönderilme Tarihi | 27 Mart 2015 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2015 Cilt: 17 Sayı: 2 |
Yazarlık
MBDD, araştırma makalelerine yapılan katkıların adil şekilde tanınmasını sağlamak amacıyla COPE Yazarlık Kılavuzuna uymaktadır (https://publicationethics.org/guidance/discussion-document/authorship). Yazarlık, hem hak hem de sorumluluk taşır; bu nedenle, listelenen tüm yazarların araştırmaya önemli katkılarda bulunmuş olması gerekmektedir.
Birden fazla yazarlı çalışmalarda, Yazar Katkıları bölümü, sonuç bölümünden sonra ve kaynakçadan önce yer almalıdır. Makalenin hangi bölümlerine hangi yazarın katkı sağladığını belirtmek için yazarların isim baş harfleri ve soyadları kullanılmalıdır. Detaylı bilgiye "Makale Gönderim Kontrol Listesi" düğmesine tıklayarak ulaşılabilir. Ayrıca, yazarlar, yazarlık kriterlerini karşılamayan ancak çalışmaya katkı sağlayan kişileri teşekkür bölümünde belirtebilirler.
Yazarlar araştırmanın tasarım ve uygulanmasında üretilen Yapay Zekâ (YZ) ve YZ destekli araçların kullanımını açıklamak zorundadırlar. Bu tür kullanımlar, makalenin yöntem bölümünde belirtilmelidir. YZ kullanımının belirtilmesi, makalenin yayımlanmasını engellemez; aksine, araştırmanın şeffaf bir şekilde sunulmasını sağlar.