Türkiye'nin GSYH değerlerinin yapay sinir ağları ile tahmini

Ekonomik büyüme ve ekonomik kalkınma düzeyini ölçen milli gelirin en önemli araçlarından biri olan Gayrisafi Yurtiçi Hasıla (GSYH) ülkelerin genel görünümü hakkında bilgi vermektedir. GSYH rakamları yüksek olan ekonomiler gelişmiş olarak nitelendirilmektedir. Türkiye ekonomisi için de bu rakamların yükselmesi gelişimine katkı sağlayacaktır. Bu çalışmanın amacı Türkiye'nin GSYH değerlerini tahmin etmektir. Bu bağlamda 1998-2017 yılları arasında GSYH' yi etkileyebileceği düşünülen değişkenler seçilerek öncelikle Yapısal Eşitlik Modeli, Kısmi En Küçük Kareler metodu uygulanmış olup daha sonra Yapay Sinir Ağı Modeli ile GSYH tahmini gerçekleştirilmiştir. Yapısal Eşitlik Modeli sonuçlarına göre seçilen değişkenler GSYH' yi yüksek bir değerle açıklamıştır. Modelde sabit sermaye yatırımı-toplam yurtiçi tasarruf ve tüketim değişkenleri desteklenirken diğer değişkenler desteklenmemiştir. Ayrıca uyum iyiliği endeksinin yüksek bir değer alması çalışmanın evrensel geçerliliğe sahip olduğunu göstermektedir. 2 ile 5 arasında gizli katman sayısı denenerek oluşturulan Yapay Sinir Ağı modelinin sonuçlarına bakıldığında en iyi sonuca gizli katman sayısı 5 olarak seçildiğinde ulaşılmıştır. 5 gizli katmanda R2=0,996140651, RMSE=19444911,6, MAE=15845918,2 ve MAPE=32,29791086 değerleri elde edilerek kurulan modelin kabul edilebilir olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Ayrıca istatistiksel olarak gizli katman sayısı arttıkça modelin daha iyi sonuç verdiği görülmüştür. GSYH' nin gerçek değerleri ile tahmin değerleri birbirine çok yakın çıkmıştır. Buradan Yapay Sinir Ağının tahmin gücünün yüksek olduğu tespit edilmiştir. Anahtar Kelimeler: Yapısal Eşitlik Modeli, Kısmi En Küçük Kareler, Yapay Sinir Ağı, GSYH