Döviz kurunu belirleyen değişkenlerin konvansiyonel zaman serisi ve yapay sinir ağlarına dayalı melez bir yöntem ile analizi

Çalışmanın amacı, döviz kurunu belirleyen değişkenler için Konvansiyonel Zaman Serisi ve Jordan Geri Beslemeli Yapay Sinir Ağı ile melez bir öngörü yöntemi önermektir. Bu doğrultuda, döviz kurunu belirleyen on beş değişkene ulaşılmıştır. Değişkenlere ilişkin veri seti Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Elektronik Veri Dağıtım Sistemi'nden (EVDS) alınmıştır. Seriler, 2009Q1'den 2020Q3'e kadar üçer aylık 47 gözlemden oluşmuştur. Çalışmada, Konvansiyonel Zaman Serisi Analizi (KZSA) yöntemlerinden, mevsimsellik araştırması ve durağanlık kontrolü yapılmış, değişkenler arasındaki ilişkinin belirlenmesi için ise Toda-Yamamoto Nedensellik Analizi yöntemi kullanılmıştır. Nedensellik analizi sonucunda ilişkili değişkenler ile Yapay Sinir Ağı (YSA) kullanılarak döviz kuru öngörüsü yapılmıştır. YSA ile öngörü için üç farklı model oluşturulmuş ve modellerin öngörü performansı RMSE Hata Ölçüm Kriterine göre hesaplanmıştır. Çalışma kapsamında önerilen modelin (Model 3-1) öngörü hatası 0,3062 olarak, diğer modellerin öngörü hataları ise 2,7960 ve 0,3184 olarak hesaplanmıştır. Önerilen model, öngörü gücünün yüksek olması nedeni ile literatüre katkı sağlamıştır. Sonuç olarak, TÜFE, faiz, işsizlik, cari açık, GSYH ve ihracatın döviz kurunu belirleyen en önemli değişkenler olduğu görülmüştür. Birinci bölümde çalışmaya giriş yapılmış, ikinci bölümde döviz kuru değişimini açıklayan teoriler tartışılmış, üçüncü bölümde literatür incelenmiş, dördüncü bölümde araştırmanın konusu, amacı, önemi, varsayımları, kapsam ve sınırlılıkları belirlenmiş, araştırma yöntemleri tartışılmış ve ampirik bulgulara yer verilmiştir. Sonuç bölümünde ise kullanılan modellerin öngörü performansları karşılaştırılmış, literatür ile bulgular arasındaki benzerlikler ve farklılıklar ele alınmıştır.