TÜRKİYE’DE TASARRUF AÇIĞININ YAPAY SİNİR AĞLARI MODELİ İLE ANALİZİ

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İktisat (Yl) (Tezli), Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2019

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: Zehra Dündar Oğuz

Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): Zafer Kanberoğlu

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Ülkemizde tasarruf, yatırım ve tasarruf açığının tarihsel süreç içerisindeki değişiminin incelenmesi ve yapay sinir ağları yöntemi ile tasarruf açığını tahmin edecek en iyi mimariyi belirlemek bu tezin ana amacı olarak benimsenmiştir. Bu bağlamda tasarruf açığı yapısal olarak analiz edildi, diğer ekonomik değişkenler ile ilişkisi irdelendi ve tasarruf açığının yapay sinir ağları yöntemi ile tahmin edilebilirliğine yönelik analiz yapıldı. Her ne kadar Yapay sinir ağları birçok problemin çözümü olmamaktadır, ne kadar çok öğrenseler de gene hata yapmaktadırlar. Yapay sinir ağları kendi kararları doğrultusunda davranışlar sergilemektedirler. Bu çalışmada Türkiye'nin tasarruf açığı verilerini tahmin edebilmek için, geçmiş yıllardaki enflasyon oranı, nominal faiz oranı, brüt dış borç stoku, kişi başına düşen GSYH ve kamu harcaması verileriYapay Sinir Ağlarının eğitim verileri olarak kullanılmıştır. MatlabNeural Network toolbox kullanılarak yapay sinir ağları oluşturulmuştur. Matlab ortamında; Network (ysa) tipi: Feedforwardbeckpropogation, Training function (eğitim fonksiyonu): Trainlm (Levenberg-Marquardt), Adaptivelearningfunction (adaptif öğrenme fonksiyonu): Learngdm, Performancefunction (performans fonksiyonu): mse (Mean Squared Error) yapay sinir ağları eğitimi gerçekleştirilmiştir. Eğitilen Yapay sinir ağı ile Türkiye'nin geçmiş yıllar için tasarruf açığı verilerinin tahmini gerçekleştirilmiştir. Eğitimde kullanılmayan verilerin yüksek doğruluklar ile belirlenmesi yapay sinir ağının eğitiminin başarı ile sonuçlandığını göstermektedir.