Yapay sinir ağları ile enflasyon tahmini
| dc.contributor.advisor | Yılmaz, Atınç | |
| dc.contributor.author | Aydın, Ömer Fatih | |
| dc.date.accessioned | 2025-03-10T19:24:53Z | |
| dc.date.available | 2025-03-10T19:24:53Z | |
| dc.date.issued | 2019 | |
| dc.department | Enstitüler, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı | |
| dc.description.abstract | Günümüzde yapay zeka teknikleri ekonomi ve finans alanında geleneksel olan istatistiksel yöntemlere oranla oldukça fazla kullanılmaya başlanmıştır. Geçmiş dönem verilerine dayanarak geleceğe yönelik tahminler yapay zeka teknikleri ile gerçeğe daha yakın sonuçlar ortaya koymuş ve her konuda kendisine uygulama alanı bulmuştur. Ekonomi ve finans alanında tahmin yöntemi ile öngörüde bulunmak oldukça zordur. Alanın yapısından kaynaklanan ve tahmini zorlaştıran nedenler; yüksek belirsizlik durumu ve oynaklıktır. Tahmin edilen değerlerin gerçeğe en yakın şekilde bulunması yüksek risk taşıyan ekonomi ve finans alanı için oldukça önemlidir. Bu çalışmada, Matlab üzerinde Anfis modeli ve K-means algoritması kullanılmıştır. Veri seti enflasyonu etkileyen faktörlerinden seçilmiştir. Anfis ve K-means aracılığıyla eldeki veri setinden en etkili girdiler seçilmiş ve modele uygulanarak geleceğe yönelik tahmin yapılmıştır. | |
| dc.description.abstract | Nowadays, artificial intelligence techniques have been used in comparison to the statistical methods which are traditional in economics and finance. Based on the data of the previous period, the predictions for the future showed the results closer to reality with artificial intelligence techniques and found its application area in every field. Forecasting in the field of economics and finance is difficult to predict. High uncertainty and volatility are the reasons for the estimation of the area. The fact that the estimated values are found to be the closest to the reality is very important for the high-risk economy and finance area. As a result of the studies conducted in the literature, it has been observed that the artificial neural network method is successful compared to many other applications. In this study, Anfis model and K-means algorithm were used on Matlab. The data set was selected from the factors affecting inflation. Anfis and K-means selected the most effective inputs from the available data set and applied the model to predict the future. | |
| dc.identifier.endpage | 70 | |
| dc.identifier.startpage | 1 | |
| dc.identifier.uri | https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=FgmkGchPKo23qQqBeqzVZuqALBf7SWRHwFxKqvos5bmU3IuWRzN8v18cZHD04MBr | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12662/9822 | |
| dc.identifier.yoktezid | 567779 | |
| dc.institutionauthor | Aydın, Ömer Fatih | |
| dc.language.iso | tr | |
| dc.publisher | İstanbul Beykent Üniversitesi | |
| dc.relation.publicationcategory | Tez | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.snmz | KA_TEZ_20250310 | |
| dc.subject | Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol | |
| dc.subject | Computer Engineering and Computer Science and Control | |
| dc.title | Yapay sinir ağları ile enflasyon tahmini | |
| dc.title.alternative | Inflation estimation with artificial neural networks | |
| dc.type | Master Thesis |
