Box-Jenkins ve yapay sinir ağı modelleri ile enflasyon tahmini
dc.contributor.advisor | Yiğit, Vecihi | |
dc.contributor.author | Akdağ, Murat | |
dc.date.accessioned | 2020-12-03T13:10:57Z | |
dc.date.available | 2020-12-03T13:10:57Z | |
dc.date.submitted | 2015 | |
dc.date.issued | 2018-08-06 | |
dc.identifier.uri | https://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/49122 | |
dc.description.abstract | Enflasyon 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.abstract | Inflation 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.language | Turkish | |
dc.language.iso | tr | |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
dc.rights | Attribution 4.0 United States | tr_TR |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | |
dc.subject | Endüstri ve Endüstri Mühendisliği | tr_TR |
dc.subject | Industrial and Industrial Engineering | en_US |
dc.title | Box-Jenkins ve yapay sinir ağı modelleri ile enflasyon tahmini | |
dc.title.alternative | Forecasting inflation with Box-Jenkins and artificial neural network models | |
dc.type | masterThesis | |
dc.date.updated | 2018-08-06 | |
dc.contributor.department | Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı | |
dc.subject.ytm | Economic time series | |
dc.subject.ytm | Artificial neural networks | |
dc.subject.ytm | ARIMA models | |
dc.identifier.yokid | 10076384 | |
dc.publisher.institute | Fen Bilimleri Enstitüsü | |
dc.publisher.university | ATATÜRK ÜNİVERSİTESİ | |
dc.identifier.thesisid | 392155 | |
dc.description.pages | 84 | |
dc.publisher.discipline | Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı |