Time series

Derin öğrenme ile çizge zaman serilerinin analizi

Zaman serileri bir nesnenin zamansal değişimini anlamak için kullanılır. Finans, enerji sektörü, trafik gibi çeşitli alanlarda zaman serileri ile karşılaşılmaktadır. Ayrıca anomali tespiti, davranış tanıma gibi birçok problem, zaman serisi problemi olarak modellenebilir. Bu yüzden gerçek hayatta sıkça karşılaşılan zaman serilerinin analizi büyük öneme sahiptir. Dolayısıyla, zaman serisi problemleri yaygın bir şekilde araştırılmakta ve çözülmeye çalışılmaktadır. Çizgeler ise nesneler arası ilişkileri analiz etmek için kullanılır. Bazı zor problemler, problem verisi çizge olarak analiz edildiği zaman daha iyi anlaşılabilir. Bu yüzden çizge problemleri de literatürde önemli bir yer sahiptir. Zaman serileri ve çizgeler problemin farklı yönlerini anlama imkânı sunarlar. Bu yüzden, literatürde zaman serilerini çizgeler ile birleştirerek daha iyi modelleme yapan çalışmalar mevcuttur. Bu yöntem finans alanında bazı çalışmalarda uygulanmaktadır. Bu tez çalışmasında, finansal tahmin problemi için derin öğrenme yöntemleri ile çizge serisi analizi yapılmıştır. Bunun için öncelikle DOW 30 borsası bir çizge olarak temsil edilmiştir. Sonrasında farklı zaman anlarındaki çizgeler sıralanarak çizge serisi oluşturulmuştur. Elde edilen seri ile yapay sinir ağı eğitilerek hisselerin değişim miktarı tahmini yapılmıştır. Tahmin edilen değişim miktarına göre ana paradan günlük al/sat stratejisi uygulanarak yatırım yapılmıştır. Bunun sonucunda yıllık getiri yüzde olarak hesaplanmıştır. Araştırma sonucunda, sadece zaman serisi kullanılarak geliştirilen derin öğrenme modellerine kıyasla daha yüksek ortalama yıllık getiri kazanılmış olup çizge serisi kullanmanın finansal tahmini ciddi ölçüde iyileştirdiği bir başka deyişle zaman serisi ile yakalanamayacak çıkarımların yapılabildiği sonucuna varılmıştır. Tez çalışmasında, birden çok yöntemle çizge serisi oluşturulmuştur. Farklı çizgelerle eğitilen derin öğrenme modelleri ile benzer ortalama yıllık getiri elde edilmiştir. Böylece, çizge serisi elde etme yönteminin güçlü (robust) ve kararlı (stable) bir yöntem olduğu gösterilmiştir. Ayrıca eğitilen derin öğrenme modellerinin çıktılarından en çok artan hisse tahminin yapan bir kolektif model eğitilmiştir. Nihai model ile ortalama yıllık %26,68 kazanç elde edilmiştir. Bu yöntemin literatürdeki temel yöntemlerin yanı sıra çeşitli açgözlü (greedy) algoritmadan da daha yüksek getiri sağladığı gösterilmiştir. Sonuç olarak geliştirilen kolektif model, gerçek hayatta günlük al/sat stratejisi için kullanılabilecek bir yöntem olarak önerilmiştir.

Türkiye ekonomisinde yenilenebilir enerji tüketimi ve ekonomik büyüme ilişkisi: Bir zaman serisi analizi

Son zamanlarda ekonomik büyüme literatüründe ön plana çıkan konular arasında yenilenebilir enerji kaynakları yer almaktadır. Bu tez çalışmasının temel amacı, yenilenebilir enerji tüketimi ile ekonomik büyüme arasındaki ilişkiyi teorik ve ampirik açıdan araştırmaktır. Tezin uygulama kısmında, Türkiye ekonomisinde yenilenebilir enerji tüketimi ile ekonomik büyüme arasındaki ilişki ampirik olarak 1970-2016 dönemi itibariyle zaman serileri yardımıyla araştırmaktadır. Değişkenlerin birim kök analizlerinde PP ve Ng-Perron testleri kullanılmaktadır. Değişkenlerin birim kök analizlerinde ayrıca Lee-Strazicich çift yapısal kırılmalı testi de kullanılmaktadır. Değişkenler arasındaki uzun dönem ilişkisinin varlığı, ARDL sınır testi ile incelenmektedir. Uzun ve kısa dönem katsayıları, ARDL modeli bağlamında EKK tahmincisi yardımıyla tahmin edilmektedir. Değişkenler arasındaki nedensellik ilişkileri, Granger nedensellik testi kullanılarak test edilmketedir. Analizlerden elde edilen bulgular, degişkenlerin birinci farkında durağan olduğunu ortaya koymaktadır. ARDL sınır testi sonucları, değişkenler arasında bir uzun dönem ilişkisinin varlığını göstermektedir. Yenilenebilir enerji tüketimi ile ekonomik büyüme arasında uzun dönemde pozitif ve istatistiki olarak anlamlı bir ilişki sçz konusudur. Nedensellik testi sonuçlarına göre, yenilenebilir enerji tüketimi ile ekonomik büyüme arasında bir nedensellik söz konusu değildir.

Türkiye ekonomisinde enerji tüketiminin temel belirleyicileri: Bir zaman serisi analizi

Bu tezin temel amacı, Türkiye ekonomisinde enerji tüketiminin belirleyicilerini ampirik olarak analiz etmektir. Çalışma 1975-2015 zaman serisi verilerini kullanarak ekonomik büyüme, finansal gelişme, sermaye, endüstrileşme ve ticari dışa açıklığın enerji tüketimi üzerindeki etkisi üzerinde durmuştur. Serilerin birim kök analizleri için ADF, PP, DF-GLS, KPSS ve Ng-Perron testleri kullanılmıştır. Ayrıca, birim kök analizleri için Lee-Strazicich tek yapısal kırılmalı testi de kullanılmıştır. Seriler arasındaki eşbütünleşmeyi araştırabilmek için ARDL sınır testi tercih edilmiştir. Seriler arasındaki nedensellik ilişkilerinin belirlenmesinde Granger ve Toda-Yamamoto nedensellik testleri uygulanmıştır. Yapısal kırılmalı birim kök analizinden elde edilen sonuçlar değişkenlerin düzeyde ya da birinci farkında durağan olduğunu ortaya koymuştur. Bu birim kök sonuçları ARDL sınır testi yaklaşımının kullanılmasına imkan sunmuştur. ARDL sınır testi sonuçları her üç modelde de değişkenler arasında bir uzun dönem ilişkisinin varlığını tespit etmiştir. Uzun dönem tahmin sonuçları; ekonomik büyüme, finansal gelişme, sermaye, endüstrileşme ve ticari dışa açıklığın enerji tüketimini artırdığı bulgusuna ulaşmıştır. Nedensellik analizi sonuçlarına göre; ticari dışa açıklık ve finansal gelişmeden enerji tüketimine doğru işleyen tek yönlü nedensellikler belirlenmiştir. Tezden elde edilen sonuçlar, enerji politikaları ile ilgili önemli öneriler sunabilecektir.

Kızamık vaka sayılarının bilgisayar destekli öngörülmesi için farklı zaman serisi modellerinin performans karşılaştırması

Küreselleşen dünyada seyahat süresinin kısalmasıyla beraber, özellikle temas ve solunum salgısı yoluyla bulaşıcı hastalıkların yayılması kolaylaşmıştır. Solunum yoluyla yayılımı kolay olan kızamık virüsü, günümüzde etkisini sürdüren ölümcül bir hastalıktır. Aşıyla büyük oranda engellenebilirliği kanıtlanmış olmasına rağmen, kızamık virüsü aşılamanın düşük olduğu bölgelerde endemik olarak etkisini sürdürmektedir. Bu bölgelerden göç alan ülkelerde toplum sağlığı olumsuz etkilenmektedir. Kızamık vaka sayısının başarılı bir şekilde bilgisayar destekli öngörülmesi, hastalığın yayılımının önlenebilmesine yardımcı olacaktır. Bilgisayar destekli sistem geliştirilirken kullanılacak modelin belirlenmesi için bu çalışmada, klasik istatistik (ARIMA, HW), makine öğrenmesi (Greykite, Prophet, XGBoost), ve derin öğrenme (LSTM) temelli farklı metodolojilere sahip zaman serisi modellerinin tahmin performansları karşılaştırılmıştır. Modellerin performanslarını genelleştirmek için Benin, Kamerun ve Nijerya ülkelerinin kızamık vaka sayılarını içeren veri setleri kullanılmıştır. Modeller üç farklı veri kümesindeki ilk 147 ay ile eğitilmiş olup sonraki 12 ay tahmin başarısı test edildi. Çalışmada modellerin performansları RMSE, MAPE, MAE ve MSLE metrikleri ile ölçülmüştür. Çalışmada elde edilen bulgular, XGBoost modelinin Benin (8,21 RMSE, 27,48 MAPE, 6,50 MAE, 0,08 MSLE) ve Nijerya (457,39 RMSE, 84,44 MAPE, 289,22 MAE, 0,69 MSLE), LSTM modelinin ise Kamerun (43,65 RMSE, 103,58 MAPE, 36,68 MAE, 0,67 MSLE) kızamık vaka sayısını tahmin etmede diğer yöntemlerden daha başarılı olduğunu göstermiştir. Geliştirilen bilgisayar destekli sistem ile bu ülkeler için ileriki 6 aylık kızamık vaka sayısı öngörülmüştür. Nijerya'da ilk ay vaka sayısının yaklaşık 43 kat artacağı sonraki ayda yaklaşık yarıdan fazla düşüş olacağı sonraki 4 ay sabit kalarak son ay vaka sayısında azalma olması tahmin edilmiştir. Diğer ülkelerde kızamık vaka sayısında ani değişim olmayacağı öngörülmüştür. Yapay zeka modellerinin geleneksel modellere göre daha başarılı olması önemli bir gelişme sunarak gelecek çalışmalarda diğer bulaşıcı hastalıklar için de kullanılabilirliğinin ölçülmesi sağlık alanına katkı sağlayacaktır.

Salgın dönemi sağlık harcamaları etkinliğinin dalga ve faz bağımlı analizi: Seçilmiş OECD ülkeleri üzerine uygulama

Bu çalışma, pandemi döneminde halk sağlığı sistemi ve politikasını değerlendirmek ve iyileştirmek amacıyla sağlık harcamalarının etkinliğini ölçmeye odaklanmaktadır. Çalışmada, sağlık harcamalarının etkinliğini incelemek için dolaylı bir ölçüm yöntemi kullanılarak günlük vaka sayıları üzerinden iki aşamalı analiz yapılmıştır. Bu yöntemde, vaka sayıları sağlık harcamalarının bir göstergesi olarak önerilmiştir. Test edilebilen hipotezler, sağlık harcamalarının günlük vaka sayısının durağan olduğu durumlarda etkin olduğunu, vaka sayısının durağan olmadığı durumlarda ise etkin olmadığını öne sürmektedir. Veri analizinde, her bir ülkenin günlük vaka sayıları incelenmiş ve doğrusal olmayan periyodik harekete sahip olduğu gözlenmiştir. Bu nedenle, uzun dönemli periyodik hareketin tahmin edilebilmesi için doğrusal olmayan kümülatif (ayrık) Fourier fonksiyonu önerilmiştir. Önceki çalışmalarda bu yöntemin aşırı tahmin etme sorunu ad-hoc varsayımı altında ele alınırken, bu çalışmada literatürdeki varsayım yerine bir kısıt geliştirilerek optimal frekans (n) seçim kriterine matematiksel bir çözüm önerilmiştir. İkinci aşamada dalga ve fazlara göre etkinliğin ölçülebilmesi için günlük vaka sayısının trendi olan vaka sayısının yayılma katsayısına (R) göre birinci ve ikinci derece türevleri alınarak hızın değişim noktaları (inflection point) tespit edilerek dalga ve faz aralıkları belirlenmiştir. Belirlenen aralıklar için herbir ülkenin dalga ve fazına göre etkin sağlık harcaması yapıp yapmadığını incelemek amacıyla vaka sayılarının durağanlığı ADF birim kök testi ile test edilmiştir. Faz serilerinin durağan olması vakaların öngörülebilir olduğunu ve sağlık harcamalarının o faz için etkin olduğunu göstermektedir. Çalışma, 6 OECD ülkesinde Covid-19 pandemisi sürecinde günlük vaka sayılarına dayalı sağlık harcamalarının etkinliği üzerine bir görünüm sunmaktadır. Ayrıca, ülkeler arasında karşılaştırma yapmanın zorluklarını ve örneklemin homojenliğini ele almaktadır. Bu çalışmanın sonuçları, ülkelerin pandemilere karşı etkili kısa ve uzun vadeli politikalar geliştirmesine yardımcı olmayı hedeflemektedir. Önerilen yöntem ile, sağlık harcamalarının etkinliği konusunda yeni bir bakış açısı sunulmakta ve pandemilerle mücadelede stratejik kararların geliştirilmesine katkı sağlanmaktadır. Ayrıca enerji, tarım veya turizm gibi farklı sektörlerdeki karar vericilere politika oluşturmalarında yardımcı bir yöntem olarak kullanılabilir.

Karbon ayak izinin zaman serisi veri madenciliği yöntemleri ile tahmini: Türkiye örneği

Sürdürülebilir bir dünya için, iklim değişikliği ile mücadelede atılacak en büyük adım insani faaliyetlerden kaynaklanan emisyonu azaltmaktır. Bu sebeple dünyaya salınan karbon emisyonunun ölçüsü olarak kabul edilen karbon ayak izinin azaltılmasına yönelik çalışmalar önem arzetmektedir. Bu doğrultuda yapılan çalışma, Türkiye'nin gelecek dönem sera gazı emisyon oranlarının tahminini içermektedir. Çalışmada Türkiye'nin 1990-2017 yıllarına ait nüfus, gayri safi yurt içi hasıla, enerji üretimi ve enerji tüketimi parametreleri kullanılarak sera gazı emisyon oranlarının zaman serisi veri madenciliği yöntemlerinden Lineer regresyon, Çok katmanlı algılayıcı ve Sıralı en düşük optimizasyon(SMOreg) algoritmaları ile tahmini gerçekleştirilmiştir. Yapılan tahminlerden hata istatistikleri en küçük olan ve gerçek değerlere en yakın değerleri veren SMOreg algoritması kullanılarak 2018-2030 yılları arasındaki sera gazı emisyon oranı tahmini yapılmış ve yapılan analiz sonucunda Türkiye'nin günümüzdeki seyrini devam ettirdiği sürece sera gazı emisyon miktarının kademeli olarak artarak 2030 yılında 728.301 metrik ton CO2 eşdeğerine ulaşacağı bulgusuna erişilmiştir. İklim değişikliği ile ilgili uluslararası sözleşmelerin çoğunda yer alan Türkiye için ulaşılan tahmin değerleri, Paris iklim sözleşmesinde taahhüt edilen oranın altındadır. Bu durum Türkiye için umut verici olarak değerlendirilse de yapılan diğer çalışmalardaki tahminler göz ardı edilmeden, politika yapıcıların bu doğrultuda politika belirlemesi gerektiği düşünülmektedir.

Türkiye'de gıda fiyatları endeksinin tarım ürünleri üretici fiyat endeksi ve döviz kuru arasındaki ilişkinin analizi: ARDL model

Gıda fiyatları, tüketiciyi hızlı ve doğrudan etkilemesi nedeniyle enflasyon söz konusu olduğunda önde gelen ekonomik olgulardan biridir. Literatür incelendiğinde Dünyada ve Türkiye gıda fiyatlarında yaşanan artışları etkileyen ortak nedenlerin; tarımsal üretim faktörlerinde yaşanan değişimler, iklim koşulları, son dönemde Rusya-Ukrayna savaşı nedeniyle yaşanan lojistik problemler gibi bileşenleri olduğu görülmektedir. Türkiye açısından bakıldığında şehirleşme, göç, işgücü ve gelir dağılımı yapısının değişmesi gibi faktörler öne çıkmaktadır. Gıdanın tarladan ya da imalattan son tüketiciye ulaşma sürecinde yaşanan fiyat değişimleri konusunda kamuoyunda bilinen bir tartışma bulunmaktadır. Araştırmanın odak noktasına alınan bu hususta, tarım ürünleri fiyatları ile gıda fiyatları arasında bilimsel bir ilişkinin varlığı incelenmiş ayrıca döviz kurlarının fiyatlara olan etkisi üzerine çalışılmıştır. Kapsama alınan serilerden Gıda Fiyatları Endeksi, enflasyon hesaplamaları dahilinde Türkiye İstatistik Kurumu tarafından aylık olarak hesaplanan Tüketici Fiyat Endeksinin alt grup endekslerinden biridir. Çiftçinin üreterek piyasaya sunduğu mal ve hizmetlerin fiyatlarında yaşanan aylık değişimlerin resmi olarak ölçüldüğü Tarım Ürünleri Üretici Fiyat Endeksi ile Dolar ve Euro kuru serileri de çalışmaya dahil edilmiştir. Analizlerde değişkenlere ait 2010 Ocak-2022 Ağustos dönemi verileri kullanılmıştır. Serilerin durağanlıkları incelenmiş ardından seriler arasında olası ilişkiler Engle-Granger, Johansen ve ARDL eşbütünleşme yöntemleri ile analiz edilmiştir. Sonuç olarak Tarım ürünleri üretici fiyatları, Gıda fiyatları ve Dolar kuru arasında istatistiksel olarak anlamlı eşbütünleşme ve hata düzeltme modelleri elde edilmiştir. Gıda fiyatlarının uzun dönemde çiftçinin piyasaya sunduğu mal hizmet fiyatlarından ve dolar kurundan etkilendiği, kur etkisinin daha önemli olduğu bulunmuştur.

Türkiye elektrik piyasasını modellemede arz-talep bazında modeller ile zaman serileri modellerinin karşılaştırılması

Enerji piyasalarında fiyat tahminlemesi problemi, enerji santralleri için yatırım kararı alınmasından başlayarak kurulu bir santralin saatlik optimizasyonunun gerçekleştirilmesine kadar geniş bir kapsamda profesyonellere destek olmaktadır. Bu kararlar alınırken piyasada oluşacak fiyatların tahminlemesi, en önemli girdiyi oluşturmaktadır. Türkiye elektrik piyasasındaki elektrik fiyat tahminlemesi probleminin çözümü için iki farklı model önerilmiş ve sonuçları karşılaştırılmıştır. İlk modelde ardışık ay çiftleri üzerinden zaman serileri modelleri oluşturulmuş, birinci ay seri ile eğitilmiş ve ikinci ay tahminlenerek gerçekleşen fiyatlar ile karşılaştırılmıştır. Arz-talep bazlı modeller ise piyasa özelindeki arzı santral kırılımında detaylandırmakta, aylık talep ile ekonomik sıralama sonucu kesiştirmektedir. Buna göre belirli varsayımlar çerçevesinde emreamade kapasiteleri aylık olarak oluşturulan santraller, yakıt maliyetlerine uygun olarak kısa vadeli marjinal maliyet prensibi çerçevesinde dizilmiş ve talep ile kesiştiği noktada fiyat oluşmuştur. İki modelin sonuçları karşılaştırılmış, zaman serileri modelinin mutlak hata oranları karşılaştırıldığında daha iyi sonuç verdiği görülmüştür.

Kontrol teorisi uygulamaları ile zaman serisi öngörülerinin iyileştirilmesi

İşletme yönetiminin ve fonksiyonlarının başarısı, büyük oranda talep yönetiminde planlama sürecinin doğru şekilde işlemesine ve dolayısıyla talep planlamasındaki belirsizliklerin azaltılmasına bağlıdır. Bu tez çalışmasında; talep planlamasının da fiziksel endüstriyel süreçler gibi ancak soyut bir süreç olduğu, girdilerinin talep öngörüleri ve çıktılarının gerçekleşen satışlar olarak tanımlanıp ölçülebileceği ve bunlara bağlı olarak fiziksel endüstriyel süreçlerinde kullanılmakta olan kontrol sistemlerinin, talep planlamasında hataların azaltılması amacıyla da kullanılabileceği önermeleri yapılmıştır. Buradan hareketle önermeler genellenerek; kontrol teorisi uygulamaları ile zaman serisi öngörülerinin iyileştirilmesi yaklaşımı öne sürülmüştür. Bu yaklaşımla birlikte, zaman serisi öngörü modellerinin soyutlaştırılarak yalnızca girdi ve çıktı ilişkisi üzerinden kara kutu olarak tanımlanabileceği ve bu sayede kontrol sistemlerinin öngörü modelleriyle birleştirilebileceği varsayımında bulunulmuştur. Öne sürülen yaklaşımın doğrulanması amacıyla; önce genel öngörü yöntemleri, zaman serileri ve istatistiksel zaman serisi analizinden bahsedilerek ARIMA modelleri üzerinde durulmuştur. Sonra, kontrol teorisi, kontrol döngüleri ve kontrol sistemlerinin modellenmesine değinilmiş ve PID kontrol detaylandırılarak anlatılmıştır. Daha sonra, kontrol teorisi ile zaman serisi öngörülerinin ilişkisi açıklanmış ve öne sürülen yaklaşım doğrultusunda tasarlanan PID kontrollü öngörü modeli detaylı olarak sunulmuştur. Son olarak, PID kontrollü öngörü modeli yaklaşımı ARIMA modelleri ile birlikte kullanılarak, durağan olmayan farklı tipteki zaman serilerinden oluşan talep ve satış verileri için talep tahmini uygulamaları gerçekleştirilmiştir. Uygulamalardan elde edilen deneysel bulgular; PID kontrollü öngörü modelleri ile yalın öngörü modellerinin tahminleme hataları kıyaslandığında, PID kontrollü öngörü modellerinin tüm uygulamalarda hata oranlarını büyük ölçüde düşürdüğünü göstermiştir. Aynı zamanda, daha düşük tahminleme başarısı gösteren öngörü modellerinin kontrol sistemleri ile daha büyük oranda iyileştirildiği sonucuna ulaşılmıştır. Deneysel bulgular ile talep planlamasıyla ilgili yapılan tüm önermeler desteklenmiş, öne sürülen yaklaşımla birlikte öngörü modelleri için bulunulan kara kutu varsayımı doğrulanmıştır. Böylece, zaman serisi öngörülerinin kontrol teorisi uygulamaları ile zaman serilerinin tipinden ve öngörü modellerinin içyapısından bağımsız olarak, iyileştirilebildiği çıkarımına varılmıştır. Bu tez çalışmasının sonucunda; kontrol teorisi uygulamaları ile zaman serisi öngörülerinin iyileştirilmesi yaklaşımı yeni bir metodolojik çerçeve olarak öngörü literatürüne kazandırılmış ve aynı zamanda kontrol teorisi ve kontrol sistemleri için tümüyle yeni bir uygulama alanı sunulmuştur.

Gen ifadesi zaman serisi verileri için hizalama algoritmaları

Biyolojik bir sürece ait gen ifadesi zaman serilerinin örnekleme zamanları veya ilerleme hızları farklı koşullarda veya bireylerde değişebilmektedir. Bu nedenle zaman serilerinin uygun bir şekilde karşılaştırması, kümelenmesi ve sınıflandırılması gibi problemlerde genellikle serilerin hizalanması gerekmektedir. Bu çalışmada, gen ifadesi zaman serilerinin hizalanmasında kullanılan çeşitli metodolojik yaklaşımlara genel bir bakışın sunulması ve literatürde başlıca kullanılan algoritmaların ayrıntılı olarak incelenmesi amaçlanmıştır. Ayrıca yaygın olarak kullanılan dinamik zaman bükmesi algoritması, insan ve fare akciğer gelişim sürecine uygulanarak bu iki süreç arasındaki benzerlik ve farklılıkların ortaya konulması hedeflenmiştir. İlk olarak, hizalama algoritmalarını gen ifadesi zaman serilerine uygulamadan önce; modelleme, gen seçimi ve gürültü giderme gibi ön işleme adımlarına neden ihtiyaç duyulduğu açıklanmış ve her bir ön işleme adımına ait literatürde kullanılan yaklaşımlar özetlenmiştir. Ardından gen ifadesi zaman serileri için geliştirilmiş olan hizalama algoritmaları; dinamik zaman bükmesi, parametrik zaman bükmesi, üretici zaman bükmesi ve korelasyon zaman bükmesi algoritmaları ayrıntılı olarak anlatılmıştır. Son olarak, bu hizalama algoritmalarının performansları, uygulama alanlarındaki etkinlikleri ve yapılarından kaynaklanan kısıtlılıkları değerlendirilmiştir. Tezin uygulama kısmında ise, insan ve fare fetal akciğer gelişimine ait zamansal farklar, dinamik zaman bükmesi algoritmasıyla tahminlenmiş ve bir simülasyon prosedürü yardımıyla bu farkların istatistiksel olarak anlamlılığı değerlendirilmiştir. Gen ifadesi zaman serilerinin hizalanmasında kullanılan algoritmalar, değişik hızlarda seyreden biyolojik olaylardaki benzerliklerin ve farklılıkların genom düzeyinde aydınlatılmasında büyük kolaylıklar sağlamaktadır.

İhracatta çeşitlenme mi, uzmanlaşma mı? Türkiye imalat sanayi örneği

Uluslararası ticaretin doğuşundan bu yana uzmanlaşma önemli bir konumdadır. Ülkeler, ihracatta karşılaşmalı üstünlük teorisini takip edip uzmanlaşarak mı ticaret yapmalı yoksa ihracat sepetlerini çeşitlendirmeye giderek mi ticaret yapmalı sorusu literatürde tartışılan bir konu olmuştur. Her ülke aynı koşullara sahip olmadığından tüm ülkelerin aynı yolu izlemesi söz konusu olamaz. Adam Smith' den Heckscher-Ohlin Samuelson (HOS) modeline kadar uzmanlaşmanın uygulanması gerektiği savunulurken İkinci Dünya Savaşı sonrası ekonomik gelişim için ihracatın çeşitlendirilmesi gerektiği ön plana çıkmıştır. Bu tez çalışmasında, ihracatta uzmanlaşma ve çeşitlenme üzerine kavramsal çerçeve oluşturulup 1985-2020 yılları arasında Türkiye' nin ihracat yapısı incelenerek "Türkiye imalat sanayi ihracatında uzmanlaşma mı, çeşitlenme mi ön plandadır?" sorusu cevaplanmaya çalışılmıştır. Bu kapsamda, 1985-2020 örnekleminde imalat sanayi ihracat verileri (SITC Rev. 2) kullanılarak Balassa ve genel uzmanlaşma endeksleri hesaplanıp nonparametrik zaman serisi analizi yapılmıştır. Genel uzmanlaşma endeksi olarak OSrg ve OSth endeksleri kullanılmıştır. Analizde, OSrg ve kişi başına düşen GSYİH ile OSth ve kişi başına düşen GSYİH arasındaki ilişki 2 farklı doğrusal olmayan regresyon olarak Momentum Eşik Değerli Otoregresif Model (MTAR) kullanılarak incelenmiştir.

Bayesyen zaman serilerinin teorik açıdan irdelenmesi ve örnek bir uygulama

Zaman serisi analizleri geleceğe yönelik tahmin konularında yaygın olarak kullanılmaktadır. Bayesyen zaman serisi analizlerinin kullanımı ise simülasyon yöntemlerinin gelişimi ve bilgisayar tabanlı programların yaygınlaşması ile her geçen gün daha da artmaktadır. Bu çalışmada da gelecek döneme ait elektrikli otomobil satış rakamlarının bayesyen zaman serisiyle tahmini incelenmiştir. Bu amaçla 2016 Ocak- 2021 Aralık ayları arasındaki 72 aylık döneme ait elektrikli otomobil satış rakamları verileri kullanılarak bayesyen zaman serisi analizi gerçekleştirilmiş ve 2023 yılına ait elektrikli otomobil satış rakamları tahmini yapılmıştır. Ayrıca otomobil pazarının durumu hakkında bilgi sahibi olmak adına genel pazardaki otomobil satışlarının tahmini ve elektrikli otomobillerin genel pazarın yüzde kaçlık bir dilimini oluşturacağının tahmini de bayesyen zaman serisi kullanılarak yapılmıştır. Tüm bu yapılan tahminlerin başarısının anlaşılabilmesi için bayesyen yöntemle yapılan tahminler klasik yöntemle yapılan tahminlerle kıyaslanmıştır. Çalışmanın bayesyen zaman serisi analizi için uygun kod yapısı oluşturulmuş ve bu kod yapısı kullanılarak R programında analiz gerçekleştirilmiştir. Zaman serisi analizi ise EViews programında gerçekleştirilmiştir. Tahmin sonuçlarının başarısının tespiti için hata kareler ortalamasının karekökü değerlerine bakılmış ve en küçük değeri veren sonuçlar bayesyen zaman serisi analizi sonucu elde edilen sonuçlar olarak tespit edilmiştir. Geleceğe yönelik tahminler yapılırken minimum hata veren tahmin yöntemlerinin kullanılması hem tahmin sonuçlarının başarısı hem de geleceğe yönelik planlama yapılması adına çok önemlidir. Bu çalışma ile bayesyen zaman serisi analizinin geleceğe yönelik tahmin yapılması için uygun ve etkili bir yöntem olduğu ortaya konulmuştur.

Seismic interactions and related faulting revealed by moderate to large earthquakes in the se aegean region

Southern Aegean and Western Turkey are mainly dominated by significant extensional regime and crustal thinning. Segmented normal faults and horst graben systems with varying orientations characterize the region. In these types of extensional regions, seismicity is quite diffuse and fault networks can be quite complex. Thus, it is challenging to obtain the exact distribution of active faults and understand how they interact with each other to accommodate the extension. In order to interpret the fault structures of the region and their interaction, we focused on Gökova and Kuşadası Bay earthquakes due to the existence of recent high-rate seismicity. For the fault interaction interpretations, we used multidisciplinary data set based fault geometry and fault slip models, source mechanism solutions, InSAR time series analysis. We analyzed the 2017, Mw 6.6 Bodrum − Kos earthquake aftershock progression by using InSAR time series and 3 moderate sized earthquakes that occurred in Ula, which is located on-land in the east of Gökova Bay. Our goal is to reveal the active fault structures on eastern edge of the Gökova Bay, Ula region, by InSAR data modeling of the events, regional seismic waveform inversions and last ten years Mw ≥ 4 magnitude waveform based focal mechanism solutions. As part of this study, 2020 Mw 7.0 Samos earthquake and its aftershocks were also studied. We also applied cluster analysis to identify the changes in waveforms and obtained focal mechanism solutions for most clusters.

Probabilistic discriminative region descriptor for time series classification

Detecting discriminivative regions is a recent promising concept in many different domains for various dataset types such as image, text and time series. In time series domain, time series might be large and high dimensional because of the developing storage capacities. Although computational capacities are improved, storage and computation costs are increased. Therefore recent attempts are focused on the decreasing the computational and run time complexities. To decrease the complexity of the models, instead of using raw data, construction of the new feature representation by using the distinctive sub-sequences of the time series is the most common approach. Discriminative sub-sequences are called as shapelets in time series reflect the characteristics of the class of time series. Shapelets provide interpretable results and shapelet-based classifiers have superior accuracy on many time series datasets. Many researchers have proposed shapelet extraction methodologies for classification purpose. This study proposes a novel local feature extraction framework for time series and shapelet-based time series classification pipeline. Proposed framework provides model selection flexibility to describe the time-observation space to find local discriminative regions. After obtaining the discriminative regions, shapelets are extracted on the time-observation space by thresholding the class probability estimates to construct a new feature representation. New feature representation is calculated by the Euclidean distance between shapelets and time series. Finally, a classifier is trained by the new feature representation. Experimental results show that shapelet-based time series classification by using proposed Probabilistic Discriminative Region Descriptor (PDRD) provides competitive results on benchmark datasets.

Zaman serisi analizinde box-jenkins yöntemi ve banka mevduat tahmininde uygulama denemesi

Türkiye'de sektörel bazda istihdamsız büyüme olgusu ve yapısal kırılmalı zaman serisi modelleriyle araştırılması

Bir ülkenin temel makro ekonomik göstergelerinden biri ekonomik büyümesidir. Ekonomik büyümenin istihdam oranlarına olumlu yansıması ve işsizliği azaltması teorik olarak beklenen bir durumdur. Son yıllarda Türkiye ekonomisinin büyüme göstermesine rağmen bu büyümenin istihdam artışına yeterince yansımadığı ve istihdamsız büyüme olarak tanımlanan bir sürecin yaşandığı gözlemlenmektedir. Küresel ekonomi bağlamında da dikkat çeken bu durum son yıllarda sıkça değerlendirilen bir konu haline gelmiştir. Bu tez çalışmasının amacı, Türkiye'nin ekonomik büyüme göstermesine karşın neden istihdam yaratma kapasitesinde beklenen etkinliği sağlayamadığını analiz etmektir. Literatürde ekonomik büyüme ve istihdam arasındaki ilişkiye dair çok sayıda çalışma bulunsada büyüme sürecinin tarım, sanayi ve hizmet sektörleri düzeyinde istihdam etkilerini ele alan araştırmaların sınırlı kaldığı gözlemlenmiştir. Bu kapsamda 2005Q1-2024Q4 dönemine ait veriler kullanılarak hem Türkiye geneli hem de sektörel düzeyde istihdam yaratmayan büyüme hipotezi test edilmiştir. Çalışmada, istihdam yaratmayan büyüme hipotezinin test edilmesi için Carrion-i-Silvestre vd. (2009) çoklu yapısal kırılmalı birim kök testi, Maki (2012) çoklu yapısal kırılmalı eşbütünleşme ile Bayer ve Hanck (2013) eşbütünleşme testleri ve asimetrik ve zamanla değişen asimetrik nedensellik yöntemlerinden yararlanılmıştır. Elde edilen bulgular doğrultusunda, incelenen dönemde, Türkiye ekonomisinde istihdam yaratmayan büyüme olgusunun geçerli olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Sektörel analizlerde ise, hizmet sektörü hariç ekonomik büyümenin istihdam yaratmadığı tespit edilmiştir. Nedensellik analizi sonuçlarına göre, negatif şoklar arasında nedensellik ilişkisi varken pozitif şoklar arasında herhangi bir nedensellik ilişkisi tespit edilememiştir. ANAHTAR KELİMELER: İstihdamsız Büyüme, Asimetrik Nedensellik, Çoklu Yapısal Kırılmalı Eşbütünleşme.

Dünya ve Türkiye için sağlık turizminin genel bir değerlendirilmesi: Türkiye için bir zaman serisi analizi

Tüm dünyada, insanlar için sağlığın önemi tartışılmaz. Uzun yaşama isteğinin temel sebebi olan sağlıklı kalmak ya da sağlığını yeniden kazanmak içinse, insanlar artık kişisel ve giderek de toplumsal düzeye ulaşan seviyelerde, sürekli bir arayış içinde olmuşlardır. Hızla artan teknolojinin de sayesinde, tarihi ve doğal güzellikleri görmek, denize girmek, güneşlenmek amacıyla yapılan seyahatlere yenilerinin eklendiği görülmektedir. Sağlığını kazanmak ya da iyi olma halinin devamlılığını sağlamak amacıyla yapılan seyahatler de turizm sektöründe yer almıştır. Klasik olarak bilinen tatil amaçlı turizm hareketi son yıllarda değişime uğramıştır. Sağlık turizmi olarak yer alan bu turizm çeşidi; insanların yaşadıkları yerden başka destinasyonlara giderek, yüksek kalitede, sıra beklemeden ve düşük maliyetli, sağlık hizmeti vermeyi hedeflemektedir. Bu turizm çeşidinin son dönemde dünyada çok hızlı gelişim gösterdiği bilinmektedir. Türkiye turistik potansiyel bakımından oldukça şanslıdır. Coğrafi konumu dolayısıyla iklim çeşitliliği, doğal güzellikleri, tarihi geçmişi, şifalı yeraltı su kaynaklarının bolluğu turizm yapılabilmesi açısından Türkiye'yi zengin kılmaktadır. Hem bu yönleriyle hem de Sağlık hizmetlerinin kaliteli ve ekonomik olması yönüyle Türkiye'de sağlık turizmi pek çok ülke vatandaşı tarafından son zamanlarda tercih edilir olmuştur. Anahtar Kelimeler: Dünya'da Sağlık Turizmi, Sağlık Turizmi, Turizm, Türkiye'de Sağlık Turizmi, Zaman Serisi Analizi.

Türkiye'de döviz kuru ve nispi fiyat değişkenliği: Doğrusal ve doğrusal olmayan zaman serileri analizi

İstikrara yönelik olarak gelişmiş ve gelişmekte olan ülke merkez bankaları açısından yüksek ve düzensiz fiyat artışları literatürde araştırılan konuların başında gelmektedir. Ampirik olarak nispi fiyat değişkenliğinin sosyal refah etkileri üzerinde çalışılmış, ekonomilerin küresel piyasalara entegrasyonuyla birlikte nispi fiyat değişkenliğinin döviz kuru ile etkileşimi ön plana çıkmıştır. Bu çalışmadaki temel amacımız; döviz kuru ve nispi fiyat değişkenliği arasındaki ilişkiyi araştırırken hem doğrusal hem de doğrusal olmayan zaman serisi analizlerini yaparak iki yöntem arasında karşılaştırma yapmaktır. Bu amaca uygun yöntem olarak hem doğrusal hem de doğrusal olmayan zaman serisi analizleri yapılacaktır. Böylece her iki yöntem arasında karşılaştırma yapma olanağı doğacaktır.Çalışmanın ilk bölümünde satın alma gücü paritesi teorisi, nispi fiyat değişkenliği ve enflasyon ilişkisi, Türkiye'nin döviz kuru tercihleri ile gösterdiği mali ve ekonomik performans, Türkiye'de nispi fiyat değişkenliğine yönelik yapılan çalışmalara yer verilmiştir. Merkez Bankası elektronik veri dağıtım sisteminden elde edilen (EVDS) 1994:1-2010:5 dönemine ait reel döviz kuru serisi ve Türkiye İstatistik Kurumundan (TÜİK) yine aynı döneme ait 1994 baz yıllı 445 alt bileşen kullanılarak 13 temel harcama grubuna göre endekslenen nispi fiyat değişkenliği hesaplanmıştır. Her iki değişkenin doğal logaritması alınarak Census-X12 yöntemine göre mevsimsellikten arındırılmıştır. Bu bölümde amaç iktisat teorisi bağlamında nispi fiyat değişkenliği ve reel döviz kuru arasındaki kuramsal çerçeve oluşturmaktır.Uygulamaya dönük olarak tasarlanan ikinci bölümde doğrusal zaman serisi analizi sonuçlarına yer verilmiştir. Doğrusal zaman serisi uygulamalarının yapıldığı bu bölümde ilk olarak birim kök testleri yapılmıştır. Geniletilmiş Dickey-Fuller (ADF, Augmented Dickey Fuller, 1981), Elliot, Rothenberg ve Stock(1996) tarafından geliştirilmiş Dickey-Fuller tabanlı GLS ve KPSS (Kwaitkowski, Phillips, Schmidt ve Shin, 1992), Ng-Perron (1996,2001) birim kök testleri kullanılarak serilerin düzey değerlerinde durağan olmadığı sonucuna varılmıştır. Araştırma kapsamında ele alınan dönemde yapısal kırılmaların varlığını ortaya koymak amacıyla tek içsel kırılma için Zivot-Andrews (1992), çift içsel kırılma için Lee-Strazicich (2003) birim kök testleri ile Bai-Perron (2003a, 2003b) tarafından geliştirilen yapısal kırılma testleri yapılmıştır. Zivot-Andrews (1992) yapısal kırılmayı dikkate alan birim kök testinde reel döviz kuru için Model A'da Haziran 1999, nispi fiyat değişkenliği için Model C'de Şubat 2001, Lee-Strazicich (2003) yapısal kırılmalı birim kök testinde ise reel döviz kuru için Model A'da Ocak 2000, nispi fiyat değişkenliği için Ağustos 2001, Bai-Perron (2003a, 2003b) yapısal kırılma testinde ise reel döviz kuru için Kasım 1999, nispi fiyat değişkenliği için Haziran 1999 ve Mayıs 2005 tarihleri ön plana çıkmaktadır. Analiz kapsamında ele alınan nispi fiyat değişkenliği ve reel döviz kurunun durağanlık seviyelerine göre seriler arasındaki uzun dönemli ilişkinin tespiti için Kejriwal (2008) ve Kejriwal-Perron (2009) tarafından geliştirilen yapısal kırılmalar altında eşbütünleşme analizinde ise Kasım 2000, Ocak 2004 ve Ağustos 2007 olarak kırılma tarihleri belirlenmiş ve bu tarihler baz alınarak dönemlere ayrılmıştır. Belirlilik katsayısı göz önüne alındığında rejimler arasında Ocak 1994-Kasım 2000 ve Aralık 2000-Ocak 2004 döneminde nispi fiyat değişkenliği ile reel döviz kuru arasında anlamlı bir ilişki bulunmuştur. Değişkenler arasında ilişkinin yönünü tespit etmek amacıyla Dolado-Lütkepohl (1996) ve Toda-Yamamoto (1995) tarafından geliştirilen Granger tipi doğrusal nedensellik analizleri yapılmıştır. Nedensellik analizlerinde hem tüm periyot için hem de Kejriwal (2008) ve Kejriwal-Perron (2009) tarafından geliştirilen yapısal kırılmalar altında eşbütünleşme analizinde bulunan tarihler baz alınarak her bir dönem için değişkenler arasında doğrusal nedensellik araştırılmıştır. Sadece Dolado-Lütkepohl (1996) Granger tipi doğrusal nedensellik analizinde 1994:1-2000:11 ve 2000:12-2010:5 dönemi için nispi fiyat değişkenliğinden reel döviz kuruna nedensellik bulunmuştur.Nispi fiyat değişkenliği ve reel döviz kuru arasındaki asimetrik ilişkileri kavrayabilmek amacıyla uygulamaya dönük son bölümde doğrusal olmayan zaman serisi analizlerine başvurulmuştur. Bu amaçla ilk olarak kendinden geçişli eşikli otoregresif model (SETAR) sonuçlarında eşik değer ve eşik değere bağlı olarak genişleme ve daralma rejimleri bulunmuştur. Daha sonra yumuşak geçişli otoregresif (STAR) modelleri ele alınmış ve geçiş fonksiyonunun lojistik veya üssel olma olasılığı ile birlikte 8 model oluşturulmuştur. Nispi fiyat değişkenliği ve reel döviz kuru arasındaki ilişkinin lojistik yumuşak geçişli otoregresif (LSTAR) veya üssel yumuşak geçişli otoregresif (ESTAR) olmasına yönelik herhangi bir iktisadi teori olmadığı için yapılacak tahmin tamamen veriye dayalı olarak ESTAR modeli öngörülmüş ve ESTAR modeli sonuçlarına göre daralma ve genişleme rejimlerine ait katsayılar elde edilmiştir. Kurulan ESTAR modeline ilişkin doğrusal olmayan etki tepki fonksiyonlarından daralma ve genişleme rejimlerine ait pozitif ve negatif şoklar saptanmıştır. Brock, Dechert ve Schienkman (1987) ve Brock, Dechert, Schienkman ve LeBaron (1996) tarafından geliştirilen BDS testi serilerin doğrusal olup olmaması test edilmiş ve sonuçta her alternatif hipotez kabul edilerek her iki değişkenin doğrusal olmadığı sonucuna varılmıştır. Hansen ve Seo (2002) tarafından önerilen eşik değerli doğrusal olmayan eşbütünleşme testi sonuçlarında ise boş hipotez kabul edilmiş ve uzun dönemli doğrusal eşbütünleşme ilişkisi bulunmuştur. Reel döviz kuru ile nispi fiyat değişkenliği arasında asimetrik nedensellikleri bulmak için Himestra-Jones (1994) ve Diks-Panchenko (2005,2006) tarafından geliştirilen doğrusal olmayan Granger tipi nedensellik analizleri yapılmıştır. Her iki test sonucunda değişkenler arasında doğrusal olmayan nedenselliği destekleyecek kanıt bulunamamıştır.

Türkiye'de konjonktürel dalgalanmaların zaman serisi analizi

Konjonktürel dalgalanmaların analizi, hem doğru iktisat politikaları oluşturmada hem de bir ekonomideki gelişmelerin sağlıklı bir şekilde değerlendirilmesinde en önemli aşamalardan birisini oluşturmaktadır. Konjonktürel dalgalanmaların nedenleri; özellikle de uyarım ve yayılma mekanizmaları konusunda farklı iktisat okullarının farklı değerlendirmeleri mevcuttur. Bu konulardaki tartışmalar uzun yıllardan beri iktisatçılar arasında devam etmesine rağmen, aralarında genel bir oydaşmadan bahsetmek mümkün değildir. Günümüzde ise bu tartışmalar Keynesçi ve Klasik gelenekteki iktisatçılardan Yeni Keynesçi ve Reel Konjonktür teoricileri arasında devam etmektedir. Tartışmanın esas odaklandığı nokta ise konjonktürel dalgalanmalara kaynak teşkil eden şokların neler olduğu üzerinedir. Keynesçi teoriye göre hasıladaki değişimin temel kaynağı toplam talepteki değişimlerdir. Reel Konjonktür Teorisi ekonomideki dalgalanmaların, teknolojideki, zevk ve tercihlerdeki değişimler gibi toplam arzı etkileyen reel faktörler tarafından yaratıldığını varsayar. Bu çalışmada Yapısal Vektör Otoregresyon (SVAR) yöntemi kullanılarak Türkiye ekonomisini etkileyen şoklar belirlenmeye çalışılmıştır. Çalışmadan elde edilen ampirik bulgulara göre reel hasıladaki dalgalanmaların temel nedeni hem kısa hem de uzun dönemde arz şoklarıdır. Ayrıca verimlilik şokları olarak da değerlendirilen yerel arz şokları da, hasılada dalgalanma yaratan bir başka şok olarak belirlenmiştir. Buna karşılık, fiyat düzeyini etkileyen en önemli şok ise nominal şoklar olarak bulunmuştur. Dünya faiz oranı ve dış ticaret haddi şokları ise reel döviz kuru ve fiyat düzeyindeki dalgalamaları açıklayan önemli faktörler olarak bulunmuştur. Bununla birlikte reel döviz kurundaki dalgalanmaların ana kaynağı olarak talep şokları ayırt edilmiştir. Dolayısıyla Türkiye ekonomisindeki gelişmelerin doğru analizi ve uzun dönemde istikrar içinde büyüyen bir ekonomik yapıyı oluşturacak iktisat politikalarının oluşturulabilmesi için bu sonuçların dikkatlice değerlendirilmesi gerekir.

Zaman serilerinde entropi optimizasyon yöntemleri

Bu tez çalışmasında, MaxEnt yönteminden yararlanarak, bir zaman serisi için tam otokovaryans sayısı 'in biliniyor olduğu varsayımı altında, 'den sonraki gecikmeli otokovaryans kısıtlı MaxEnt dağılımlarının bu stokastik süreç için kabul edilebilirliği, Jaynes'in konsantrasyon teoremi yardımı ile araştırılmıştır. Otokovaryans kısıtlarının artırılmasıyla elde edilen MaxEnt dağılımlarının kabul edilebilirliği sürecinin, otoregresif modelin gecikme sayısını belirlemek ve parametrelerini tahmin etmek için de işletilebileceği gösterilmiştir. Ayrıca ele alınan istatistiksel veriyi en iyi şekilde temsil eden dağılımın bulunması problemi olan Genelleştirilmiş Entropi Optimizasyon Probleminin (GEOP) formülasyonu verilmiş, MinMaxEnt ve MaxMaxEnt dağılımlarının bu problemin çözümü olduğu gösterilmiştir. Ardından, moment fonksiyonları ve moment değerleri parametreye bağlı olan MaxEnt dağılımları için MinMaxEnt ve MaxMaxEnt dağılımları tanımlanarak, kayıp değerli zaman serileri için bu dağılımlar ele alınmıştır. MaxEnt, MinMaxEnt ve MaxMaxEnt dağılımlarının entropi değerleri arasında bağıntılar kurularak, söz konusu dağılımlardan en büyük informasyon içerenin MinMaxEnt olduğu ispatlanmıştır. Bu sonuç doğrultusunda kayıp değer ve gelecek değer tahminlemesi birer problem olarak ele alınarak, çözüm için MinMaxEnt dağılımına dayalı bir yöntem geliştirilmiştir. Geliştirilen yöntemin, öngörü ve kayıp değer sayısına bağlı durumlara göre Matlab'da programları yazılmıştır. Geliştirilen yöntemin performansı bir, iki, üç ve dört gecikmeli otoregresif modellerden türetilen zaman serileri üzerinde, farklı sayıda kayıp değerler için MinMaxEnt dağılımına dayalı tahminlerin MSE'leri (ortalama kare hata) simülasyon çalışması ile hesaplanarak, değerlendirilmiştir. Bununla birlikte söz konusu yöntem tek, iki ve daha fazla öngörü için kullanılarak, simülasyon çalışması ile MSE değerleri hesaplanmış ve yöntemin geçerliliği gösterilmiştir.

Vadeli işlemler piyasası araçlarına yatırım kararı oluşturmada çapraz kesit ve zaman serisi momentum stratejilerinin kullanılması: Borsa İstanbul uygulaması

Finans alanında momentum oldukça önem gösterilen bir konu haline gelmiştir. Klasik olarak momentum çapraz kesit üzerinden oluşturulan bir stratejiyi belirtmektedir. Çapraz kesit stratejilerinin yanında son dönemde zaman serisi stratejileri ortaya çıkmıştır. Vadeli işlemler piyasası sözleşmeleri momentum stratejilerinde uygun araçlar olabilmektedir. Türkiye açısından momentum stratejileri hisse senedi piyasası bağlamında az sayıda çalışma tarafından incelenmiş ve anlamlı bulgular elde edilememiştir. Bu farklılığın vadeli işlemler piyasasında yeni geliştirilen stratejiler ışığında ele alınması literatüre önemli katkılarda bulunabilecektir. Çalışmada stratejilerin karlı bir şekilde uygulanabilirliğinin sınanması amacıyla pozitif anormal getirilerin varlığının testi gerçekleştirilmiştir. Olağan en küçük kareler, Bootstrap ve MM tahmini yöntemleri kullanılarak regresyon denklemleri üzerinden varlık fiyatlamada Dört Faktörlü Model'de yer alan alfa katsayılarının anlamlılığı analiz edilmiştir. Analiz bulgularında sadece bazı gözlem ve yatırım dönemleri için momentum stratejileri pozitif ve anlamlı bulunmuştur. Pasif stratejinin ise tüm tahmin yöntemlerinde bütün bazda strateji üzerinden ve BİST 30 sözleşmesi için anlamlı getiri sağladığı bulgusuna ulaşılmıştır. Araştırma sonuçları momentumun etkin piyasalara karşı bir anomali olarak adlandırılması bulgularını güçlü bir şekilde destekler nitelikte değildir. Araştırma, pasif stratejilerin anlamlı olarak geçerliliğini öne sürmüştür. Türkiye açısından literatürle uyumlu bulgular elde edilmiştir. Yatırımcıların, momentum stratejilerinde Türkiye vadeli işlemler piyasası varlıklarını dahil ederken temkinli olmaları gerektiği anlaşılmıştır. Anahtar Kelimeler: Momentum Stratejileri, Vadeli İşlemler Piyasası, Anormal Getiriler, Dört Faktörlü Model

Türkiye'nin ekonomik entegrasyon hareketleri içerisindeki yeri ve yeni bir vizyon: D-8

Dünyada değişen ekonomik ve siyasi dengeler ile birlikte, gerek mevcut pazarlarda yaşanan daralmalar gerekse de siyasi bir takım gerekçelerle taraf olunan entegrasyon hareketleri ile meydana gelen çıkmazlar, Türkiye için hem yeni pazarlara açılmak, hem de taraf olduğu entegrasyonlarla ilişkilerinde masaya daha güçlü oturmasını sağlayarak ilişkilerini sağlıklı bir zemine oturtulması amacıyla çok yönlü bir dış politika izleme ihtiyacı meydana getirmiştir. Bahse konu bu ihtiyacın karşılanması hususunda D-8 her ne kadar 1997 yılında kurulmuş bir entegrasyon hareketi olsa da henüz entegrasyon aşamalarının neredeyse hiç birinde bir ilerleme kaydedilmemiş ve hakkettiği ilgiyi görmemiş bir hareket olarak yeni bir vizyon olarak görülebilir. Bu doğrultuda çalışmada taraf olunan entegrasyonlarla ilişkiler ortaya konmuş ardından D-8 ve Türkiye ile D-8 ilişkileri detaylı olarak mercek altına alınmıştır. Bunların yanı sıra çalışmada Türkiye'nin D-8 ülkeleri ile ithalat ve ihracatındaki artışın Gayrı Safi Yurtiçi Hâsılasına etkisini ölçülmek amacıyla zaman serisi analizi uygulaması yapılmıştır. Analiz neticesinde değişkenler arasında 1990-2017 yılları arasında uzun dönemli bir ilişkinin varlığı tespit edilmiştir. Ayrıca D-8'lerle İhracat(Lnİhracat) değişkeni ile Gayri Safi Yurtiçi Hâsıla (LnGSYH) değişkeni arasında tek taraflı nedensellik ilişkisi olduğu, diğer değişkenler arasında ise nedensellik ilişkisi olmadığı gözlemlenmiştir. Neticede özetle Türkiye'nin D-8'lere ihracatının artmasının Gayri Safi Yurtiçi Hasılası'na olumlu etki ettiği görülmüştür. Anahtar Kelimeler: Ekonomik Entegrasyonlar, Gelişen Sekiz Ülke(D-8), Gümrük Birliği, Uluslararası Ticaret, Zaman Serisi Analizi

Noma tabanlı bilişsel radyo haberleşme sistemlerinde derin öğrenme yöntemleri ile ergodik kapasite tahmini başarım analizi

Bu tez çalışmasında, bilişsel radyo (BR) tabanlı dikgen olmayan çoklu erişim tekniği (NOMA) sistem modelinde, yakın kullanıcıya ait toplam ergodik kapasite değerinin, önerilen ileri beslemeli geri yayılımlı yapay sinir ağı (YSA) ve doğrusal olmayan dışsal girdili otoregresif ağ (NARX) modeli ile tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Sinir ağında kullanılan veri seti üstel sönümleme kanalı karakteristiği ile modellenen BR-NOMA sistem modelinden elde edilmiştir. Ele alınan BR-NOMA sistem modeli üzerinden toplanan veri seti girdileri, yol kaybı katsayısı, güç paylaşım katsayısı, sinyal gürültü oranı (SNR), kaynak-röle-hedef arasındaki uzaklık ve ikinci kullanıcıya ait güç değerinin, birinci kullanıcıya ait güç değerine oranından oluşmaktadır. Denetimli öğrenme yöntemi kullanılarak tasarlanan YSA'ya girdi ve çıktı verileri öğretilerek ağın daha önce hiç tanımamış olduğu test verileri üzerinden yakın kullanıcıya ait ergodik kapasite tahmini yapılmıştır. YSA ve NARX sinir ağları başarımı değerlendirilirken eğitim süresi, iterasyon sayısı, ağın doygunluğa ulaşmaması durumları göz önünde bulundurulmuştur. Yakın kullanıcıya ait gerçek ergodik kapasite değeri ile, ileri beslemeli geri yayılımlı YSA ve NARX ağlarının tahmin etmiş olduğu değerler karşılaştırılmıştır. Sinir ağlarının eğitim işlemi için epok değeri 1000 alınmıştır. Önerilen sinir ağlarının Levenberg-Marquardt, Bayesian ve Scaled – Conjugate eğitim algoritmaları altındaki performans analizi, hatanın minimuma ulaştığı epok değer grafiği, hata histogram analizi ve training state analizi incelenmiştir. İleri yönlü geri beslemeli YSA modeli için yakın kullanıcıya ait ergodik kapasite değerinin kestirimi en yüksek doğruluk oranı Bayesian algoritması ile elde edilmiştir. Ayrıca eğitim süreleri göz önüne alındığında en hızlı algoritmanın Levenberg-Marquardt olduğu, en yavaş algoritmanın ise Bayesian algoritması olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Benzetim sonuçlarından çıkarımla, ergodik kapasite kestiriminin, ağın aşırı öğrenmeye uğramaması ve algoritmanın hızlı çalışması göz önünde bulundurulduğunda ileri yönlü geri beslemeli YSA ile Levenberg-Marquardt eğitim algoritması kullanılarak elde edildiği sonucuna ulaşılmıştır. İleri beslemeli geri yayılımlı YSA ile eğitim veri seti doğruluğu %95,934, doğrulama veri seti doğruluğu %95,830 ve test veri seti doğruluğu %95,511 olarak elde edilmiştir. Önerilen sinir ağı modellerinin, yapılan analizler ve elde edilen tüm sonuçlar incelendiğinde istenilen yüksek doğruluğu elde ettiği, algoritma hesaplama hızının artılmasına fayda sağladığı, algoritma karmaşıklığının azaltılmasına imkan vererek gerçek zamanlı sistemler için hesaplama sürelerini azalıp ve bir çok doğrusal olmayan haberleşme problemenin çözümü için araştırmacılara rehberlik sağlayacağı öngörülmektedir.

Advanced nonlinear and nonstationary methods for the analysis of financial time series

A broad range of advanced subjects and methods for nonstationary and nonlinear time series analysis comprises this thesis. These researches and their contents are summarized as follows. The wavelet coherence is investigated and applied on FTSE 100 and S&P 500 with several major Asian markets and major real estate markets. It is revealed that the developed economy stock markets have strong influences over Asian stock markets. These relationships are used to develop a VARMA based forecast model that shows less forecast errors than the models constructed with individual time series. Moreover, the multiple wavelet coherence is added for the analysis of dynamic correlations between three time series together. The chaos related properties of FIGARCH(p, d, q) processes are examined by computing the correlation dimension and the largest Lyapunov exponent from the stochastic difference equations directly and the simulated time series through mutual information, false nearest neighbour method, Wolf's algorithm, Kantz's algorithm and Jacobian algorithm. A new stochastic modelling and forecasting method for the chaotic noisy Duffing map series and for the financial time series with identical characteristics is introduced. The combination of telegraph process and the fractional Gaussian noise is fitted to the noisy Duffing map series that possesses regime switching and long-range dependent characteristics and then the real-world financial time series with identical features. Multiscale correlation dimension (MSCD) is proposed as a new method for chaotic properties of time series. Based on MSCD method, fractal dimension and Hurst exponent relationship is investigated in multiple scales on several time series.