Türk ekonomisinde cari işlemler dengesinin belirleyicilerinin yapay sinir ağı ile analizi

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.advisorBaşar, Özlem Deniz
dc.contributor.authorTosun, Tayfun Tuncay
dc.date.accessioned2024-10-10T18:25:12Z
dc.date.available2024-10-10T18:25:12Z
dc.date.issued2020
dc.departmentEnstitüler, Dış Ticaret Enstitüsü, Uluslararası Ticaret Ana Bilim Dalıen_US
dc.descriptionDış Ticaret Enstitüsü, Uluslararası Ticaret Ana Bilim Dalıen_US
dc.description.abstractGünümüz dünyasında artan değişkenlikler ekonomi alanında doğrusal olmayan modellere olan ihtiyacı artırmıştır. Esnek tahmin ve genelleme kabiliyeti, eğitilebilir ve adaptif yapısıyla Yapay Sinir Ağları gelişmiş istatistik yöntemlerden daha genel fonksiyonel formlara sahiptir. Bu nedenle, bu çalışmada, Türkiye'nin cari işlemler dengesinin analizi için karmaşık neden-sonuç ilişkilerine yüksek performanslı çözümler üretebilen doğrusal olmayan bir analiz yöntemi olan Yapay Sinir Ağı (YSA) kullanılmıştır. Analiz sonucunda, cari işlemler hesabı çoklu bir değişken kümesi; dış ticaret açığı, enerji ithalatı, cari hesabın birincil yatırım kaynaklı giderleri, gayri safi yurtiçi hasıla, doğrudan yabancı yatırım girişleri, yabancı portföy yatırımları, net dış varlıklar, döviz kuru, faiz ve BİST 100 endeksi ile yaklaşık olarak %98 oranında açıklanabilmiştir. Bu sonuca göre; cari işlemler hesabının etkili bir şekilde yönetilebilmesi araştırmada ele alınan bağımsız değişkenlerin yönetimini önemli kılmaktadır. Analiz sonucuna göre; stratejik dış ticaret politikası uygulanarak uzun dönemde dış ticaret dengesi denkleştirilmeli ve başta yabancı sermaye akışları olmak üzere diğer tüm değişkenleri istikrarlı yöneten bir makro ekonomik sistem oluşturulmalıdır.en_US
dc.description.abstractIncreasing volatilities in today's world have enhanced the need for non-linear models in economics. With its flexible prediction and generalization capability, trainable and adaptive structure, Artificial Neural Network has more general functional forms than advanced statistical methods. Therefore, in this study, a non-parametric analysis method Artificial Neural Network (ANN) which is able to produce high performance solution to complex causation has been applied for Turkey's current account balance. As a result of the analysis, the current account has been explained at the rate of around %98 by a multiple variables set; foreign trade deficit, energy imports, primary investment expenses of the current account, gross domestic product, foreign direct investment inflows, foreign portfolio investments, net foreign assets, exchange rate, interest (applied to commercial loans) and, BIST 100 index. According to this result, effective management of the current account makes the management of independent variables which discussed in our research important. According to the analysis result, in the long term, the foreign trade balance should be balanced by applying the strategic foreign trade policy and a macroeconomic system which consistently manages all other variables, especially foreign capital flows should be established.en_US
dc.identifier.endpage207en_US
dc.identifier.startpage1en_US
dc.identifier.urihttps://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=fl0Kw4p1rmMDotyKRdYv1Ip1Qfs-V4MMovPcGh8Khh9L2EAnBM5Lp_OkcNny46vA
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11467/7438
dc.identifier.yoktezid640756en_US
dc.language.isotren_US
dc.publisherİstanbul Ticaret Üniversitesien_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.snmz2024_Tezen_US
dc.subjectEkonomien_US
dc.subjectEconomicsen_US
dc.titleTürk ekonomisinde cari işlemler dengesinin belirleyicilerinin yapay sinir ağı ile analizien_US
dc.title.alternativeAnalysis of determinants of current account balance in Turkish economy by artificial neural networken_US
dc.typeDoctoral Thesisen_US

Dosyalar

Koleksiyon

Dış Ticaret Enstitüsü Tez Koleksiyonu