Author:
Abstract
Bir ülkenin gelecek yıllara ait makroekonomik değişkenlerinin doğru olarak tahmin edilmesi, karar birimlerinin ekonomi politikalarını oluşturmasında önemli bir role sahiptir. Makroekonomik göstergelerden ekonomik büyüme, enflasyon oranı ve işsizlik oranı, ülkenin ekonomik performansı hakkında fikir veren önemli değişkenlerdendir. Bu çalışmada; son yıllarda tahmin modellemesinde sıklıkla kullanılan yapay sinir ağları (YSA) ve ARIMA modeli yardımı ile Türkiye’nin enflasyon ve işsizlik oranı değerlerinin tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Çalışmada 1923-2014 dönemi yıllık işsizlik oranı ve 1969-2014 dönemi yıllık enflasyon oranı verileri kullanılmıştır. Enflasyon ve işsizlik oranı değişkenleri için literatürde yaygın olarak kullanılan bir YSA modeli olan Çok Katmanlı Algılayıcı (ÇKA), ve uygun ARIMA sürecini bulma yöntemi olan Box-Jenkins yöntemleri kullanılarak 2015-2020 dönemi tahminler elde edilmiştir. Elde edilen bulguların resmi tahminlere göre daha başarılı olduğu görülmüştür.
Keywords
Abstract
The prediction of macroeconomic variables of a country accurately for the years in future has a significant role for decision-making units to make economy policies. Economic growth, inflation rate and unemployment rate from the macroeconomic indicators are the significant variables which give an idea about the economic performance of the country. In this paper, it was aimed to predict inflation and unemployment rate values of Turkey via Artificial Neural Networks (ANN) and ARIMA models used often in estimation modelling recently. In the paper annual unemployment rate data for 1923-201 period and annual inflation rate data for 1969-2014 period was utilized. For the inflation rate and unemployment rate variables, 2015-2020 period estimation was obtained by using Multilayer Perceptron (MLP), a commonly used ANN model in literature, and Box-Jenkins methods, methods for identifying ARIMA process. It was seen that the obtained findings were more successful than the official estimations.