Abstract:

Yapay sinir ağları (YSA) çok değişkenli ve değişkenler arasındaki karmaşık, karşılıklı etkileşimin bulunduğu veya tek bir çözüm kümesinin bulunmadığı durumlarda başarılı sonuçlar üreten bir yapay zekâ teknolojisidir. Yapay sinir ağları, özellikle günümüze kadar çözümü güç ve karmaşık olan ya da ekonomik olmayan çok farklı alanlardaki problemlerin çözümüne uygulanmış ve genellikle başarılı sonuçlar elde edilerek, kendisine geniş bir uygulama alanı bulmuştur. Öngörü modellemesi, birçok alanda olduğu gibi ekonomi alanı için de büyük bir önem taşımaktadır. Karar birimlerinin (hükümetler, üreticiler, tüketiciler vb.) davranışları ne olursa olsun, geleceğin doğru bir şekilde öngörülebilmesi, alınan kararların başarısı için vazgeçilmez bir zorunluluktur. Son yıllarda yapay sinir ağları öngörü için kullanılmaya başlanmıştır. Bu çalışmada, Ocak 1987 - Eylül 2007 dönemine ait aylık veriler kullanılarak, oluşturulan döviz kuru hem yapay sinir ağı hem de vektör otoregresif (VAR) modeli çerçevesinde öngörülmüş ve her iki yöntem için elde edilen sonuçların öngörü performansları karşılaştırılmıştır. Ayrıca, bu iki yaklaşımdan elde edilen öngörülerin birleştirilmesi yöntemiyle döviz kuru öngörü başarısının arttığı tespit edilmiştir. Bu çalışmada çok katmanlı ileri beslemeli bir yapay sinir ağı mimarisi ve geri yayılım öğrenme metodu uygulanmıştır.

Keywords: