Yapay sinir ağları ile tahminleme: Türkiye`nin ihracatının tahmini üzerine bir uygulama

Abstract

İşletmelerin doğru ve stratejik kararlar alması, büyümeleri ve rekabet edebilmeleri açısından önemlidir. Yönetim karar süreçlerine etki eden faktörlerin doğru tespit edilmesi ve bu faktörlerin değerinin başarılı bir şekilde öngörebilmesi ile işletmenin elde edeceği faydanın maksimize edilmesi amaçlanır. Bu çalışmanın konusu olan ihracat rakamları tahmini, birçok işletmenin karar süreçlerine etki eden faktörlerden biri olmakla birlikte makroekonomik göstergelerden biri olmasından dolayı makro politikaların yapılabilmesi açısından da önemlidir. Literatür araştırması kapsamında yapılan incelemelerde Türkiye toplam ihracatının yapay sinir ağları ile tahminleme çalışmalarının çok az sayıda olduğu görülmüş, Gıda Ürünleri ve İçecek sektörü ile Tekstil Ürünleri sektörüne ait ihracat rakamları tahmini konusunda ise yapay sinir ağları ile modelleme çalışmalarına rastlanılamamıştır. Bu çalışma, bu boşluğun doldurulmasında katkı sağlayacak olup işletmelerin ve politika yapıcıların alacağı önemli kararlarda ihracat rakamlarını öngörmesine ve değerlendirmeye almasına yardımcı olacaktır.Bu çalışmada Türkiye'nin toplam ihracatı ve ISIC Rev.3'e göre Gıda Ürünleri ve İçecek ile Tekstil Ürünleri sektörlerinde ihracat miktarlarının öngörülmesinde Yapay Sinir Ağı yöntemi incelenmiş olup farklı açıklayıcı değişkenler kullanılarak problemi en iyi temsil eden model bulunmaya çalışılmıştır. Çalışma sonucunda Türkiye toplam ihracat tahmini için model R² değeri 0.958662, Gıda Ürünleri ve İçecek ihracat tahmini için R²=0.947237, Tekstil Ürünleri sektörü ihracat tahmini için R²= 0.867279 bulunmuş olup Yapay Sinir Ağları yönteminin ihracat miktarı tahmin performansı başarılı bulunmuştur.

It is important for businesses to make correct and strategic decisions to grow and compete. With the correct determination of the factors affecting the management decisions processes and the ability to predict the value of these factors successfully, it is aimed to maximize the benefits to be obtained by the enterprise. Export figures estimation, which is the subject of this study, although it is one of the factors affecting the decision making processes of many businesses, it is also important for making macro policies since it is one of the macroeconomic indicators. In the studies on the literature research, it has seen that there are few forecasting studies of Turkey's total export with artificial neural networks, modeling studies with artificial neural networks have not been encountered in estimating the export figures of the Food Products and Beverages sector and Textile Products sector. This study will contribute to filling this gap and will help businesses and policy makers predict and evaluate export figures in their important decisions. In this study, Artificial Neural Network method has been examined in predicting the future values of Turkey's total export and according to ISIC Rev.3, Food Products and Beverages sector's and Textile Products sector'sexport amounts and by using different explanatory variables, the model that best represents the problem was tried to be found. In the results of the study, for Turkey's total export forecast the model R² value 0.958662, for Food Products and Beverages sectorexport forecast R²=0.947237, for Textile Productssectorexport forecastR²= 0.867279 have been found and the export quantity estimation performance of Artificial Neural Networks method has been found successful.