Döviz Kuru Tahmininde Yapay Sinir Ağlarıyla Alternatif Yaklaşım

Makalenin İngilizce İsmi: 
Alternative Approach to Exchange Rate Predictions Through Artificial Neural Networks
Makale İçerik Bilgileri
Makale Dili: 
İngilizce
Anahtar Kelimeler: 
yapay sinir ağları
Döviz kuru tahmini
zaman serileri
parasal model
satinalma gücü paritesi.
Türkçe Özet: 

Bretton Woods sisteminin 1971 yılında çökmesi
ile döviz kuru öngörüsünde yeni bir döneme
girilmiştir. Bu dönem sonrasında, ekonomik
karar alma sürecinde önemli rolü olan döviz
kurlarının tahmini, üzerinde çalışılan önemli bir
konu olmuştur. Bu çalışmada Yapay Sinir Ağları
ile döviz kuru tahmininde alternatif çözüm
yöntemleri aranmaktadır. Bu amaçla, döviz kuru
öngörüsünde kullanılan zaman serisi modellerindeki
"gecikmeli değerler" ve döviz kuru öngörüsünde
kullanılan yapısal modellerden "Parasal
model ve Satınalma Gücü Paritesi modellerinin
değişkenleri" kullanılarak oluşturulan Yapay Sinir
Ağları modellerinin tahmin performansları
incelenmiştir. Çalışmada Türkiye'ye ilişkin Amerikan
Doları ve Avro döviz kuru tahminleri yapılmıştır.
Çalışmanın sonuçlarına bakıldığında döviz
kuru değişkeninin gecikmeli değerleri kullanılarak
oluşturulan Yapay Sinir Ağları modelinin en
iyi öngörü gücüne sahip olduğu görülmüştür. Bu
modelden sonra en iyi performansa sahip
modelin ise Satınalma Gücü Paritesi değişkenleri
ile oluşturulan Yapay Sinir Ağları modeli, en son
olarak da Parasal modelin değişkenleri kullanılarak
oluşturulan Yapay Sinir Ağları modeli olduğu
sonucuna ulaşılmıştır.

Key Words: 
time series
Exchange rate forecasting
artifical neural network
monetary model
purchasing power parity.
İngilizce Özet: 

With the collapse of the Bretton Woods System
in 1971, a new era has started in exchange rate
predictions. In this era prediction of exchange
rates, which is crucial in economic decision
processes, became a major research topic. In this
study alternative methods are explored to predict
exchange values through Artificial Neural
Networks. For this aim prediction performances
of three different Artificial Neural Network
models are examined; first model that is constructed
by using the Lagged Values in time
series models, second model that is constructed
by using the variables of “Monetary Model”,
which is a structural model to predict exchange
rates, the last model that is constructed by using
the “Purchasing Power Parity Model”, which is
another structural model to predict exchange
rates. In the study, exchange values of US Dollar
and Euro are predicted against the Turkish Lira.
Results of the study show that Artificial Neural
Networks model, which was constructed by using
the lagged values of exchange value variable,
has the best prediction performance. Artificial
Neural Network models that are constructed by
using the variables of Purchasing Power Parity
Model and the variables of Monetary Model are
ranked as the second and the third in the prediction
performance ranking respectively.

Yazar Bilgileri
1. Yazar
Yazar Adı: 
Filiz ÖZKAN
Yazar Ünvanı: 
Doktor
Yazar Üniversitesi: 
Sakarya Üniversitesi
Makale Künye Bilgisi
Makalenin Yayımlandığı Dergi: 
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi
Makale Yayın Yılı: 
2011
Cilt/Sayı: 
6
Sayı: 
2
Sayfa Aralığı: 
185-201
PDF Dosyası: 
application/pdf iconarastirmax_2062_pp_185-201.pdf
Makalenin Yayınlandığı Web Sitesindeki Linki: 
Makaleyi Dergi Web Sitesinden İndirin
Referanslar: 

Aslan, N. ve Kanbur, A.N. (2007), "Türkiye'de 1980 Sonrası Satın Alma Gücü Paritesi
Yaklaşımı", Marmara Üniversitesi İİBF Dergisi, 23(2), 10‐43.
Civcir I. (2004), "The Monetary Model of The Exchange Rate Under High Inflation:
Long‐run Relationship and Misalignment of Turkish Lira", Emerging Market
Finance and Trade July‐August, 40(4), 87‐102.
Çavuşoğlu, A.T. (1997), "Sticky‐Price Monetary of Exchange Rate: A Cointegration
Analysis", ERC Araştırma Raporları, No. 97, 15‐19.
Diamandis, P.F., D.A. Georgoutsos, ve G.P. Kouretas (1998), "The Monetary
Approach to the Exchange Rate: Long‐Run Relationships, Identification and
Temporal Stability" Journal of Macroeconomics, 20(4), 741‐766.
Dornbusch, R. (1980), "Exchange Rate Economics: Where Do We Stand?",
Brookings Paper on Economic Activity, 144‐151.
Dornbusch, R. (1988), "Purchasing Power Parity", Exchange Rate and Inflation, 5,
265‐292.
Dülger, F. ve M.F. Cin, (2002), "Türkiye’de Döviz Kuru Dinamiklerinin Belirlenmesinde
Parasalcı Yaklaşım ve Eşbütünleşme Yöntemiyle Sınama", ODTÜ Gelişme
Dergisi, 29 (1–2), 47–68.
Eren, E. (1992), Makro İktisat, Bursa: Ezgi Kitapevi.
Frenkel, J. A. (1976), "A Monetary Approach to the Exchange Rate: Doctrinal
Aspects and Empirical Evidence", Scandinavian Journal of Economics, 78, 200‐224.
Frenkel, J. A. (1981), "On the Mark: Reply", American Economic Review, 71, 1079‐
1085.
Güran, N. (1987), "Döviz Kurları ve Cari İşlemler Bilançosu", Dokuz Eylül Üniversitesi
İ.İ.B.F. Dergisi, 2(2), 2‐5.
Hallwood, H. ve R. MacDonald (1986), International Money, Theory, Evidence and
Institutions, Oxford: Basil Blackwell.
Kaynar, O. ve S.Taştan, (2009), "Zaman Serisi Analizinde MLP Yapay Sinir Ağları ve
ARIMA modelinin Karşılaştırılması", Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler
Fakültesi Dergisi, 33(162), 161‐172.
Kouri, P. J. K. (1976), "The Exchange Rate and the Balance of Payments in the
Short Run and in the Long Run: A Monetary Approach", Scandinavian Journal of
Economics, 78, 280‐304.
ESKİŞEHİR 200 OSMANGAZİ ÜNİVERSİTESİ İİBF DERGİSİ
Mussa, M. (1976), "The Exchange Rate, the Balance of Payments Monetary and
Fiscal Policy Under a Regime of Controlled Floating", Scandinavian Journal of
Economics, 78, 229‐248.
Parker, D.B. (1987), "Optimal Algorithms For Adaptive Networks: Second Order
Back Propagation, Second Order Direct Propagation, and Second Order Hebbian
Learning", IEEE 1st International Conference on Neural Networks, 2, 953‐600, San
Diego, CA.
Rumelhart, D.E. ve J.L. McClelland (1986), In: Parallel Distributed Processing:
Exploration in the Microstructure of Cognition, Foundations, Cambridge,
Massachusetts: MIT Press.
Tobin, J. (1980), "The Short‐Run Macroeconomics of Floating Exchange Rates: An
Exposition", Flexible Exchange Rates and the Balance of Payments, In John S.
Chipman and Charles P. Kindleberger (eds.), with Jorge Braga de Macedo, North‐
Holland, 20‐29.
Wasserman, P.D. (1989), Neural Computing, Wiley: NY.

Türkiye’nin ilk İşletme Fakültesi olan İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi bir ilke daha imza atmaya hazırlanıyor. Arastirmax.com "1. Liselerarası İşletme ve Ekonomi Proje Yarışması"nın sponsorlarından biri olmaktan gurur duymakta.