Döviz kuru tahminlemesinde geleneksel yöntemlere karşı makine öğrenmesi: kırılgan beşli ekonomileri için uygulamalar

ederek küresel ekonomiyi derinden etkilemiştir. Ekonomi literatüründe "Kırılgan Beşli" (Brezilya, Endonezya, Güney Afrika, Hindistan ve Türkiye) olarak adlandırılan ülkeler, finansal sermaye akışlarına büyük ölçüde bağımlı oldukları için bu karardan ciddi şekilde etkilenmişlerdir. Finansal sermaye akışlarının temel belirleyicilerinden biri olan faiz oranlarındaki dalgalanmalar, zamanla döviz kuru oynaklığının artmasına neden olmuştur. Kırılgan Beşli ülkeleri, yüksek ithalat bağımlılıkları nedeniyle döviz kurundaki yükselişlerin yurtiçi fiyatlara olumsuz yansıması sonucunda enflasyon hedeflerinden sapmalar yaşamaktadır. Bu sapmalar, para otoriteleri açısından güvenilirlik, kredibilite ve itibar gibi kritik sorunları beraberinde getirmekte ve makroekonomik dengeyi bozmaktadır. Bu nedenle, döviz kurlarının güvenilir tahminlerini yapmak hem para otoriteleri hem de diğer finansal aktörler için hayati önem taşımaktadır. Güvenilir tahminler enflasyon hedeflemesinin başarısını artırmak, para politikasının etkinliğini sağlamak ve makroekonomik istikrarı korumak için gereklidir. Bu bağlamda, gelişmiş tahmin yöntemlerine dayalı modellemeler yapılması, döviz kuru oynaklığının etkilerini yönetmede ve ekonomi politikalarının oluşturulma süreçlerinde yol gösterici olacaktır. Bu çalışmada, döviz kurunun gecikmeli değerleri kullanılarak tek değişkenli modeller oluşturulmuş, katı fiyatlı parasalcı model temelinde ise çok değişkenli modeller geliştirilmiştir. Tek değişkenli modellerde döviz kurunun nokta ve yön tahmini esas alınırken, çok değişkenli modellerde Dornbusch'un Hedefi Aşan Döviz Kuru modelindeki makroekonomik değişkenlerin nominal döviz kuru ile etkileşimi ve tahmin sürecine katkıları incelenmiştir. Döviz kuru tahminleri; Naïve Drift, Theta, Holt's Winter Üstel Düzleştirme, ARIMA, Ridge Regresyon, RNN, LSTM, GRU, CNN ve XGBoost yöntemleriyle gerçekleştirilmiştir. Modellemelerin her aşamasında ileri optimizasyon teknikleri kullanılmıştır. Elde edilen bulgulara göre, tek değişkenli modellerde makine öğrenmesi teknikleri hem nokta hem de yön açısından üstün başarı sergilemektedir. Benzer şekilde, döviz kurunun geçmiş değerleri modele dahil edilmese bile, çok değişkenli modellerde de makine öğrenmesi teknikleri yön açısından üstün başarı göstermektedir. Sonuç olarak; hem para otoriteleri hem de diğer finansal aktörler için, iktisadi teorilerden ve rezerv paraya sahip ülkelerin makroekonomilerinden uzaklaşmadan, ileri optimizasyon teknikleri ile makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak güvenilir tahminler yapılabilir.