Türkiye`nin dış ticaret verilerinin öngörüsünde yapay sinir ağları ve box-jenkins modellerinin karşılaştırmalı analizi

Abstract

Bu çalışmada Türkiye'nin dış ticaret verilerinden toplam ihracat ve toplam ithalat verilerinin 2006 yılı örneklem içi ve 2007 yılı örneklem dışı öngörüsü, Yapay Sinir Ağları ve Box-Jenkins modelleri ile hesaplanarak iki yöntemin öngörü performansı karşılaştırılmıştır. 1990-2006 dönemi aylık veriler kullanılarak bu iki yöntem ile en iyi modeller ve ağ yapıları belirlenerek, 2006 yılına ait örneklem içi ve 2007 yılına ait örneklem dışı öngörüleri hesaplanmıştır. Gerçekleşen değerler ile elde edilen öngörü değerleri karşılaştırılarak, bu iki yöntemin öngörü performansları değerlendirilmiştir.Uygulama sonucunda, Yapay Sinir Ağlarının örneklem içi öngörülerde, Box-Jenkins modellerinin ise örneklem dışı öngörülerde daha iyi öngörü performansına sahip oldukları sonucu elde edilmiştir.

In this study, 2006 in sample and 2007 out of sample forecasts of total exports and total imports of Turkey were calculated using Artificial Neural Networks and Box-Jenkins models, in order to compare forecasting performance of these two methods. The best models and network architectures were determined by using 1990-2006 period monthly data and forecasting performances were compared for 2006 in-sample and 2007 out-sample forecasts. Forecasting performance of these methods were calculated using ex-post values of exports and imports.It has been concluded that Artificial Neural Networks provided quite good results in forecast of 2006 in-sample forecast, but when it came to out-sample forecasting it was observed that Box-Jenkins models provided better results than Artificial Neural Networks for 2007 forecast.