Show simple item record

dc.contributor.advisorUrfalıoğlu, Fatma
dc.contributor.authorTanriverdi, İlyas
dc.date.accessioned2020-12-11T11:31:52Z
dc.date.available2020-12-11T11:31:52Z
dc.date.submitted2018
dc.date.issued2019-12-31
dc.identifier.urihttps://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/308994
dc.description.abstractResmi kurumlar ve kurumsal şirketler, belirsizlik altında riski minimize ederek en doğru kararları almaya hedeflerler. Bu doğrultuda özellikle son zamanlarda karar verme süreçlerinde klasik istatistiksel yöntemler ile birlikte gelişmekte olan teknolojinin nimetlerinden sıklıkla yararlanılmaktandır. Öngörü yöntemlerinde biri olan ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy İnference System), insanların bilgi ve deneyimlerinde yararlanılarak oluşturulan kural tabanı ve melez öğrenme algoritmaları kullanarak öngörüde bulunmaktadır. Makro ekonomik problemlerin başında gelen enflasyonu, doğru tahmin edebilmek pek çok iktisadi kararlarda daha isabetli sonuçlar alınmasını sağlayacaktır. Bu bağlamda yapılan çalışmada 2002 ile 2015 yılları arasındaki faiz ve döviz kuru($) verileri baz alınarak, ANFIS ve Regresyon Analizi kullanılarak Enflasyon (TÜFE) tahmini yapılmıştır. Elde edilen tahminler doğrultusunda hangi analiz yönteminin daha tutarlı bir tahminde bulunduğuna karar verilmiştir.
dc.description.abstractPublic enterprises and corporate companies aim to take the most correct decisions at minimising the risk which is under the uncertanity. İn this direction, particularly, recently it is often benefited from blessings of devoloping techonology, with classical statistical methods whithin that deciding period. ANFIS the one of the estimated methods, it is predicted that rule base and hbyrid learing algorithm which is created by using the acknowledge and experince of the people.İt provides us to take the truer result at most economical decisions, to guess right the inflation which is the main problems of mocroeconomics. İn this context.in the work done between 2002-2015, being based on excahange and interest rates, with using ANFIS an Regression analyse the inflation estimated was done . in the direction of the predictions that vas obtained, it vas decided which anlyse method is more steady at astimated.en_US
dc.languageTurkish
dc.language.isotr
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsAttribution 4.0 United Statestr_TR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectEkonometritr_TR
dc.subjectEconometricsen_US
dc.titleANFIS ve regresyon analizi ile enflasyon tahmini ve karşılaştırması
dc.title.alternativeComparison and estimated of i̇nflation with regression analyse and ANFIS
dc.typemasterThesis
dc.date.updated2019-12-31
dc.contributor.departmentEkonometri Anabilim Dalı
dc.subject.ytmANFIS
dc.subject.ytmRegression analysis
dc.subject.ytmInflation
dc.subject.ytmFuzzy logic
dc.subject.ytmArtificial neural networks
dc.identifier.yokid10210749
dc.publisher.instituteSosyal Bilimler Enstitüsü
dc.publisher.universityMARMARA ÜNİVERSİTESİ
dc.identifier.thesisid519645
dc.description.pages110
dc.publisher.disciplineYöneylem Araştırması Bilim Dalı


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/openAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess