Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Bursa Uludağ Üniversitesi, SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2007
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Özer Arabacı
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Son yıllarda zaman serisi analizinde yapay sinir agı modellerinin kullanımına ilgi artmaktadır. Dogrusal dısı modelleme basarısı, veri setinden ögrenebilme yetenegi ve veri yaratma sürecine kısıt getirmemesi gibi özellikler yapay sinir agı modellerini çekici kılmaktadır. Diger taraftan farklı bir terminolojiye sahip olması ve parametrik olamayan dogası ise bir dezavantaj olarak görülmektedir. Bu çalısmada iktisadi zaman serilerinin sahip oldugu farklı anahtar özellikler durumunda yapay sinir agı modellerinin kullanımının uygunlugu arastırılmaktadır. Bu amaçla mevsimsellik, yapısal kırılma, volatilite ve dogrusal dısılık gibi özelliklere sahip farklı zaman serileri kullanılmıstır. lk olarak bu seriler sahip oldukları bu anahtar özellikler durumda kullanılan geleneksel modellerle modellenmistir. kinci olarak ilgili seriler yapay sinir agı modelleriyle modellenmis ve önraporlama performansları karsılastırılmıstır. Elde edilen sonuçlar volatilite dısında diger durumlarda yapay sinir agı modellerinin kullanılabilecegini destekler yöndedir.