Atıf Sayısı
2
Görüntüleme
182
İndirme
72
Tüketici Fiyat Endeksi (TÜFE) bazlı reel efektif döviz kuru (REK), para biriminin rekabet gücünü ölçen bir endekstir. Döviz kurunun kısa aralıkları değişmesi ve çoğu zaman inişli çıkışlı olması nedeniyle, yatırımcılar riskleri azaltmak için etkili yöntemlere ihtiyaç duymaktadırlar. Bu çalışmada, farklı mimarilere sahip Yapay Sinir Ağı modelleri, Box-Jenkins ve Üstel Düzleştirme yöntemlerinin tahmin başarıları karşılaştırılarakyüksek tahmin performansı gösteren yöntemin belirlenmesi ve belirlenen model yardımıyla 2019 yılı için aylık TÜFE abzlı REK tahminlerinin üretilmesi amaçlanmıştır. Çalışmada, Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası tarafından yayınlanan “Döviz Kurları İstatistikleri” bülteninden elde edilen Ocak 2003 - Mart 2019 dönemini kapsayan 195 aylık TÜFE bazlı reel efektif döviz kuru verilerinden yararlanılmıştır. Modellerin tahmin başarıları Ortalama Mutlak Yüzde Hata (MAPE) istatistiği ile değerlendirilmiştir. Gerçekleştirilen analizler neticesinde, uygulanan çeşitli modeller arasındabaşarılı sonucu veren modelin, Box-Jenkins Çarpımsal-mevsimsel SARIMA(0,1,1)(1,0,0)12 modeli olduğu görülmüş, elde edilen model yardımıyla 2019 yılı için aylık tahmin değerleri üretilmiştir.
The consumer price index (TÜFE) is a real effective exchange rate (REK) that measures the competitiveness of the currency. Because the currency rate changes short intervals and is often downward output, investors need effective methods to reduce risks. This study aims to compare the predictive achievements of the artificial nerve network models with different architectures, the Box-Jenkins and the Upper Fixation methods, to determine the high predictive performance method and to produce the monthly REK forecast for the year 2019 with the help of the specified model. In the study, the real effective exchange rate data based on the 195 month period of January 2003 - March 2019 covered from the newsletter "Statistics of Currency Rates" published by the Republic of Turkey Central Bank. The estimated achievements of the models are assessed by the average absolute percentage error (MAPE) statistics. As a result of the analyses, the model, which has given a comparative result between the various models applied, has been shown to be the Box-Jenkins Interseason SARIMA(0,1,1)(1,0,0)12 model, with the help of the model obtained, the monthly forecast values for 2019 have been produced.
Alan : Filoloji; Hukuk; İlahiyat; Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler
Dergi Türü : Uluslararası
Makale Detay 
Atıf Yapanlar
Benzer Makaleler
Dergi Bilgisi
Eseri Dinleyin
Bu Sayfayı Yazdırın
Paylaş
Mendeley