Show simple item record

dc.contributor.advisorYiğit, Vecihi
dc.contributor.authorAkdağ, Murat
dc.date.accessioned2020-12-03T13:10:57Z
dc.date.available2020-12-03T13:10:57Z
dc.date.submitted2015
dc.date.issued2018-08-06
dc.identifier.urihttps://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/49122
dc.description.abstractEnflasyon tahmini ülkeler için büyük bir önem arz etmekte, yatırımlar bu verilere göre yapılmaktadır. Gelişmekte olan ülkeler açısından enflasyon oranının düşük seyretmesi önemli hedeflerden birisidir. Bu nedenle geçmiş verilere bakarak geleceğe yönelik doğru tahminlerde bulunulması önemlidir. Kısa dönemli tahmin çalışmalarında en uygun yöntemlerden birisi zaman serileridir. Bu çalışmada Box-Jenkins ve Yapay Sinir Ağları olarak bilinen yöntemlerle enflasyon verisine ait zaman serisi analizi kullanılmış ve sonuçlar karşılaştırmalı olarak sunulmuştur.
dc.description.abstractInflation forecasting is so important for the countries and it is directly affected the investments. Slow inflation rate is one of the most important target for developing countries.Thus, accurate forecasting with past data is significant. Time series is one of the most suitable method for the short period works. In this study, Box-Jenkins and Artificial Neural Network methods, which are used for the forecasting ifnlation rate and the results has been served comparative.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.subjectEndüstri ve Endüstri Mühendisliğitr_TR
dc.subjectIndustrial and Industrial Engineeringen_US
dc.titleBox-Jenkins ve yapay sinir ağı modelleri ile enflasyon tahmini
dc.title.alternativeForecasting inflation with Box-Jenkins and artificial neural network models
dc.typemasterThesis
dc.date.updated2018-08-06
dc.contributor.departmentEndüstri Mühendisliği Anabilim Dalı
dc.subject.ytmEconomic time series
dc.subject.ytmArtificial neural networks
dc.subject.ytmARIMA models
dc.identifier.yokid10076384
dc.publisher.instituteFen Bilimleri Enstitüsü
dc.publisher.universityATATÜRK ÜNİVERSİTESİ
dc.identifier.thesisid392155
dc.description.pages84
dc.publisher.disciplineEndüstri Mühendisliği 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