Bulanık esnek kümelere dayalı birleştirilmiş bir tahminleme yaklaşımı

Abstract

Gelecekteki belirsizlik insanoğlunu tarih boyunca korkutmuş ve insanoğlu da buduruma karşılık, belirsizliği azaltmak veya onu ortadan kaldırabilmek için faklı yöntemlerkullanmıştır. Gelecek olayların ve şartların daha önceden tahmin edilmesininişletmecilikte olduğu gibi, makroekonomi, biyoloji, tıp, mühendislik ve sosyal bilimleralanlarında da çok önemli olduğu bilinmektedir. Gelecek bir zamanda gerçekleşeceksenaryolara hazırlıklı olmak, planlar yapıp politikalar belirlemek ve nihayetinde kararlaralmak ancak geleceğin iyi tahmin edilmesiyle mümkün olabilecektir. Bu şekildeyapılacak iyi bir tahmin geleceğin belirsizliğinden kaynaklanan endişeyi de azaltacaktır.Günümüzde, regresyon analizi, zaman serileri analizleri ve sezgisel yöntemlergibi birçok tahmin tekniği kullanılmaktadır. Fakat her bir yöntemin altyapısı vealgoritması birbirinden farklı olduğu için farklı sonuçlar üretmektedir. Tahmin sonuçlarıile direkt olarak ilgilenen kişiler ve kurumlar da, en doğru sonucu veren analiz tekniğinibilmek istemektedirler. Çünkü, haklı olarak gelecekteki olayların doğru tahmini, yoğunrekabet ortamında ilgililere üstünlük sağlayabilecektir. İşte bu noktadan hareket edilerekhazırlanan bu tez çalışmasında farklı tahmin teknikleri, kurulan bir bulanık esnek kümeüzerinde birleştirilmiş ve tek bir çıktı ile tahmin değeri elde edilmiştir. Analizlerde BIST100 endeksi düzey değerleri ve bu değişken üzerinde etkisi olduğu düşünülenmakroekonomik değişkenlere ilişkin gerçek veriler kullanılmıştır. Oluşturulan bu veri setigerek tek, gerekse çok boyutlu olarak çalışan farklı tahmin yöntemleri ile analiz edilmişve elde edilen sonuçlar bulanık esnek küme üzerinde birleştirilmiştir. Her bir yöntem vekombin modelin başarısı hata terimleri ile ölçülmüş ve bu ölçüm kombin modeli öneçıkarmıştır.Anahtar Kelimeler: Tahminleme, Bulanık Esnek Kümeler, Kombin Modeller

The uncertainty of the future has frightened mankind throughout history, andmankind has used many techniques in response to this in order to reduce uncertainty orto remove it. It is well known that macroeconomics, biology, medicine, engineering andsocial sciences are very important as well as the way of forecasting future events andconditions is in business. Preparing for the script that will take place at an unprecedentedtime, making plans and determining policies and ultimately making decisions will onlybe possible with good predictions of the future. A good estimate of this will also reducethe anxiety of uncertainty.Today, there are many estimation techniques used, such as regression analysis,time series analyzes and heuristic methods. However, each method produces differentresults because its infrastructure and algorithm are different from each other. Those whoare directly interested in forecasting results want to know the most accurate end resultanalysis technique. Because, rightly, the accurate prediction of future events will providean advantage in the intense competition environment. In this thesis study prepared bymoving from point to point, different estimation techniques are combined on a set offuzzy soft sets and a prediction value is obtained with a single output. In the analysis, theactual data on macroeconomic variables that are thought to have an impact on the BIST100 levels are used. The generated data set was analyzed with a univariate or multivariateestimate analysis and the obtained results were combined on a fuzzy set. The success ofeach method and combination model was measured by error terms and this measurementputs forward the combined model.Key Words: Forecasting, Fuzzy Soft Sets, Combine Models.