FORECASTING OF THE GROSS DOMESTIC PRODUCT İN TURKEY VIA NEURAL NETWORKS USING MACROECONOMIC FACTORS
Bu çalışmada, mevduat faizi, kredi hacmi, İstanbul Menkul Kıymetler Borsası (IMKB-100) endeksi, kapsite kullanım oranı, net uluslararası rezervler, üretici fiyat endeksi, US dolar oranı, M1, M2 M2Y ihracat, ithalat, iç borç stoğu ve dış borç stoğu gibi makro ekonomik faktörler kullanılarak Tükiye�...
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
İstanbul Aydin University
2010-05-01
|
| Series: | İstanbul Aydın Üniversitesi Dergisi |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://iaud.aydin.edu.tr/makaleler/yil1sayi2/IAUD_Yil_1_Sayi_2_Makale_2.pdf |
| Summary: | Bu çalışmada, mevduat faizi, kredi hacmi, İstanbul Menkul Kıymetler Borsası (IMKB-100) endeksi, kapsite kullanım oranı, net uluslararası rezervler, üretici fiyat endeksi, US dolar oranı, M1, M2 M2Y ihracat, ithalat, iç borç stoğu ve dış borç stoğu gibi makro ekonomik faktörler kullanılarak Tükiye' nin gayri safi yurtiçi hasılasının tahmin edilebilmesini araştırıldı. 1991-2004 yılları arasındaki 168 aylık makro ekonomik veri, geri beslemeli yapay sinir ağı ile eğitildi. Toplam 64 farklı yapı
uygulanarak en düşük toplam hataya yakınsayanı seçildi. 2005 yılı aylık datası yapay sinir ağının tahmin kapasitesini test etmek için kullanıldı. |
|---|---|
| ISSN: | 1309-1352 2149-0074 |