Research Information System
VII. INTERNATIONAL RESEARCHERS, STATISTICIANS AND YOUNG STATISTICIANS CONGRESS NOVEMBER 2-5, 2023 , İstanbul, Turkey, 2 - 05 November 2023, pp.108-109, (Summary Text)
Sanayi üretim endeksinin makine öğrenmesiyle tahmin edilmesi, ekonomik kararlar, yatırım stratejileri ve politika yapımı için daha hassas ve güvenilir verilere dayalı bilgiler sunarak ekonomik istikrarın korunmasına ve risklerin azaltılmasına katkı sağlar. Makine öğrenme modelleri, büyük veri setlerini hızlı bir şekilde analiz edip karmaşık ilişkileri çözebilme yeteneği sayesinde, ekonomik büyüme, istihdam ve gelir dağılımı gibi temel ekonomik göstergelerin daha etkili bir şekilde değerlendirilmesine olanak tanır.
Bu araştırma, Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası tarafından sağlanan verilere dayanarak sanayi üretim endeksini makine öğrenmesi algoritmalarıyla tahmin etmeyi amaçlamaktadır. Veri seti, 2007-2022 dönemine ait çeyreklik gözlemlerden oluşmaktadır. Araştırmada, sanayi üretim endeksini tahmin etmek için dikkate alınan bağımsız değişkenler; dış ticaret hacmi, tüketici fiyat endeksi, istihdam, reel yurtiçi kredi hacmi, mevduat ağırlıklı ortalama faiz oranları (akım %), cari açık, borsa endeksi, reel kesim güven endeksi, ortalama döviz kurları ve reel bütçe dengesi gibi ekonomik göstergelerdir.
Çalışmada farklı makine öğrenme algoritmaları uygulanmış ve her bir algoritmanın tahmin performansı değerlendirilmiştir. Kullanılan yöntemler arasında Destek Vektör Makineleri (SVM), Rastgele Orman (Random Forest), Lineer Regresyon ve Yapay Sinir Ağı bulunmaktadır. Elde edilen sonuçlar oldukça dikkat çekicidir. SVM ile elde edilen R-kare değeri 0,924, Random Forest ile 0,988, Lineer Regresyon ile 0,896 ve Yapay Sinir Ağı ile 0,601 olarak hesaplanmıştır.
Bu bulgular, makine öğrenimi yöntemlerinin sanayi üretim endeksini tahmin etmede etkili bir şekilde kullanılabileceğini göstermektedir. Çalışma, gelecekteki ekonomik planlama ve karar alma süreçlerine önemli katkılar sunabileceği gibi, Türkiye'nin sanayi üretimini anlamak ve öngörmek için değerli bir araç sağlamaktadır. Ekonomiyle ilgili karar alıcılar için yol gösterici nitelikte olan bu araştırma, sanayi üretiminin dinamiklerini analiz etmek açısından da önemli bir referans niteliğindedir.