GENİŞ EKONOMİK GRUPLARIN İHRACAT DEĞERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI YÖNTEMİYLE TAHMİNLENMESİ
Öz
Bu çalışmada Türkiye dış ticaretine ait geniş ekonomik grupların aylık ihracat değerlerinin tahminlenmesi hedeflenmektedir. Çalışmada ele alınan geniş ekonomik gruplar: Yatırım malları, ham madde ve tüketim mallarıdır. İlgili aylık ihracat değerleri bir yapay zekâ tekniği olan yapay sinir ağları yöntemiyle tahminlenmiştir. Yapay sinir ağı yöntemi analizleri MATLAB 2013 paket programı aracılığıyla gerçekleştirilmiştir. Çalışmada kullanılan veriler Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası web sayfalarından alınmıştır. Elde edilen sonuçlara göre üç farklı geniş ekonomik grubun ihracat değerlerini tahminlemede kurulan yapay sinir ağı modelleri en başarılı tahminini tüketim malları ihracat değeri tahminlemesinde gerçekleştirmiştir. Ham madde ihracat değeri ve yatırım malları ihracat değeri tahminlemesinde kurulan yapay sinir ağları modelleri birbirlerine yakın tahmin performansları göstermekle beraber yatırım malları ihracat değeri tahminlemesi için kurulan model daha başarılı olmuştur.
Anahtar Kelimeler
Geniş Ekonomik Gruplar, Yapay Sinir Ağları, İhracat
Esiımating the Export Value of Broad Economic Categories by Artificial Neural Networks Method
Öz
In this study, it is aimed to estimate the monthly export values of broad economic categories belonging to Turkey’s foreign trade. Broad economic categories discussed in the study: Investment goods, raw materials and consumer goods. Relevant monthly export values are estimated by artificial neural networks method, which is an artificial intelligence technique. Artificial neural network method analyzes were carried out using the MATLAB 2013 package program. The data used in the study were taken from the web pages of the Central Bank of the Republic of Turkey. According to the results obtained, the artificial neural network models established to predict the export values of three different large economic groups made the most successful estimation in the estimation of the export value of consumer goods. Although the artificial neural network models established for the estimation of the export value of raw materials and the export value of investment goods show close estimation performances, the model established for the estimation of the export value of investment goods has been more successful.
Anahtar Kelimeler
Broad economic categories, Artificial neural networks, Export