BOX-JENKINS VE YAPAY SİNİR AĞI MODELLERİ İLE ENFLASYON TAHMİNİ

Öz Enflasyon tahmini ülkeler için büyük bir önem arz etmekte, yatırımlar bu verilere göre yapılmaktadır. Gelişmekte olan ülkeler açısından enflasyon oranının düşük seyretmesi önemli hedeflerden birisidir. Bu nedenle geçmiş verilere bakarak geleceğe yönelik doğru tahminlerde bulunulması önemlidir. Kısa dönemli tahmin çalışmalarında en uygun yöntemlerden birisi zaman serileridir. Bu çalışmada Box-Jenkins ve Yapay Sinir Ağları olarak bilinen yöntemlerle enflasyon verisine ait zaman serisi analizi kullanılmış ve sonuçlar karşılaştırmalı olarak sunulmuştur.

PDF

___

Abdelmouez, G., Hashem, S. R., Atiya, A. F. ve El-Gamal, M. A. (2007) "Neural network vs. linear models for stock market sectors forecasting", Neural Networks 2007. IJCNN., International Joint Conference on, Florida, USA, ss.1365 1369.
Binner, J. M., Bissoondeeal, R. K., Elger, T., Gazely, A. M., & Mullineux, A. W. (2005) "A comparison of linear forecasting models and neural networks: an application to Euro inflation and Euro Divisia", Applied Economics, 37(6), ss.665 680.
Caire, P., Hatabian, G. ve Muller, C. (1992) "Progress in forecasting by neural networks", Neural Networks, 1992. IJCNN., International Joint Conference on, Baltimore, USA, ss.540 545.
Cho, V. (2003). A comparison of three different approaches to tourist arrival forecasting. Tourism Management, 24(3), 323-330.
Choudhary, M. A., & Haider, A. (2012). Neural network models for inflation forecasting: an appraisal. Applied Economics, 44(20), 2631-2635.
Çuhadar, M., & Kayacan, C. (2005). Yapay Sinir Ağları Kullanılarak Konaklama İşletmelerinde Doluluk Oranı Tahmini: Türkiye'deki Konaklama İşletmeleri Üzerine Bir Deneme. Anatolia Turizm Araştırmaları Dergisi, 16(1), 121-126.
DeLurgio, S. A. (1998). Forecasting principles and applications.
Domaç, İ. (2004). Explaining and forecasting inflation in Turkey. World Bank Policy Research Working Paper, (3287).
Elmas, Ç. (2003). Yapay Sinir Ağları (Kuram, Mimari, Eğitim, Uygulama), Seçkin Yayıncılık, Ankara.
Erilli, N. A., Eğrioğlu, E., Yolcu, U., Aladağ, Ç. H., & Uslu, V. R. (2011). Türkiye'de enflasyonun ileri ve geri beslemeli yapay sinir ağlarının melez yaklaşımı ile öngörüsü. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 11(1), 42-55.
Fausett, L. (1994), Fundamentals of Neural Networks: Architectures, Algorithms and Applications, Prentice Hall, USA.
Günay, S., Eğrioğlu, E., Aladağ, Ç. (2007). Tek Değişkenli Zaman Serileri Analizine Giriş, Hacettepe Üniversitesi Yayınları, Ankara.
Hamzaçebi, C. (2011), Yapay Sinir Ağları, Ekin Yayınları, Bursa.
İnsel, A., Karakas, M. ve Süalp, M. N. (2010) "A Comparative Analysis Of The Arma And Neural Networks Models: A Case Of Turkish Economy", İktisat İşletme ve Finans, 25 (290), ss.35-64
Kamruzzamman, J. ve Sarker, R. A. (2003) "Forecasting of Currency Exchange Rates using ANN: A Case Study", Neural Networks & Signal Processing (ICNNSP03), Nanjing, China, ss.793 797.
Kara, H., & Orak, M. (2008). Enflasyon Hedeflemesi. Krizler, Para ve İktisatçılar, Ed. Ercan Kumcu, Istanbul: Remzi Kitabevi, 81-157.
Meçik, O., & Karabacak, M. (2011). ARIMA Modelleri ile Enflasyon Tahminlemesi: Türkiye Uygulaması. Selçuk Üniversitesi Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 22, 177-198.
Montañés, E., Quevedo, J. R., Prieto, M. M., ve Menéndez, C. O. (2002) "Forecasting time series combining machine learning and Box-Jenkins time series Advances in Artificial Intelligence", Advances in Artificial Intelligence, Springer, ss.491 499.
Önder, E., Bayır, F., & Hepsen, A. (2013). Forecasting Macroeconomic Variables Using Artificial Neural Network and Traditional Smoothing Techniques. Journal of Applied Finance and Banking, 3(4), 73-104.
Öztemel, E. (2003), Yapay Sinir Ağları, Papatya Yayıncılık, İstanbul.
Refenes, A. N., Azema-Barac, M., Chen, L. ve Karoussos, S. (1993) "Currency exchange rate prediction and neural network design strategies", Neural Computing & Applications, Springer, 1(1), ss.46 58.
Sevüktekin, M. ve Nargeleçekenler, M. (2010), Ekonometrik Zaman Serileri Analizi, Geliştirilmiş Üçüncü Baskı, Nobel Yayın, Ankara.
Shabri, A. (2001) "Comparison of time series forecasting methods using neural networks and Box-Jenkins model", Matematika, 17(1), ss.1 6.
Tang, Z., de Almeida, C. ve Fishwick, P. A. (1991) "Time series forecasting using neural networks vs. Box-Jenkins methodology", Simulation, 57(5), ss.303 310.
Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası, www.tcmb.gov.tr (Erişim Tarihi: 10.01.2016)
Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Elektronik Veri Dağıtım Sistemi http://evds.tcmb.gov.tr (Erişim Tarihi: 10.12.2015)
Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası, Enflasyon Raporu 2015-IV www.tcmb.gov.tr/wps/wcm/connect/7d5801dd-86ad-42e7-8c63- 9c36ed201861/enf-ekim2015_tam.pdf?MOD=AJPERES&CACHEID= ROOTWORKSPACE7d5801dd-86ad-42e7-8c63-9c36ed201861 (Erişim Tarihi: 10.12.2015)
Türkiye İstatistik Kurumu, www.tuik.gov.tr/PreIstatistikTablo.do?istab_ id=1345 (Erişim Tarihi: 12.12.2015)
Uğurlu, E., & Saraçoğlu, B. (2013). Türkiye'de Enflasyon Hedeflemesi ve Enflasyonun Öngörüsü. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 25(2).
Zhang, G., & Hu, M. Y. (1998). Neural network forecasting of the British pound/US dollar exchange rate. Omega, 26(4), 495-506.
Zou, H., Xia, G., Yang, F. ve Wang, H. (2007) "An investigation and comparison of artificial neural network and time series models for Chinese food grain price forecasting", Neurocomputing, 70(16), ss.2913 2923.