Doğrusal Olmayan Dışsal Girdili Otoregresif Ağ (NARX) yaklaşımına dayalı döviz kuru belirleme modellerinin geçerliliğinin karşılaştırılması

Basit Öğe Kaydı
dc.authorid0000-0002-7644-2038
dc.contributor.advisorMangır, Fatih
dc.contributor.authorSürücü, Şükrü
dc.date.accessioned2025-02-06T13:30:38Z
dc.date.available2025-02-06T13:30:38Z
dc.date.issued2024
dc.departmentEnstitüler, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İktisat Ana Bilim Dalı
dc.description.abstractDöviz kuru birçok makroekonomik değişkeni etkileyebilmekte olduğu için döviz kuru tahmini ülke ekonomisi için önem arz etmektedir. Bundan dolayı, döviz kuru tahminine yönelik yapılan çalışmalar, ülke ekonomisine katkı sağlayabilecek değerli çalışmalar arasında yerini almaktadır. Bu doğrultuda çalışma ile amaçlanan, NARX yapay sinir ağını kullanarak döviz kurunu açıklayan yaklaşımların döviz kuru tahminindeki başarı performanslarını karşılaştırmaktır. Çalışmada, 2000 Ocak-2023 Ağustos dönemine ait aylık veriler kullanılarak ABD Doları/TL, Euro/TL ve Sterlin/TL döviz kurlarının tahmininde Güvencesiz Faiz Oranı Paritesi Yaklaşımı, Risk Primli Güvencesiz Faiz Oranı Paritesi Yaklaşımı, Satınalma Gücü Paritesi Yaklaşımı, Değişken Fiyatlı Parasalcı Yaklaşım, Overshooting Yaklaşımı, Reel Faiz Farklılıkları Yaklaşımı ve Taylor Kuralı Yaklaşımının performansları incelenmiştir. Çalışma sonucunda, ABD Doları/TL ve Sterlin/TL döviz kurlarında en yüksek tahmin gücüne sahip yaklaşımın Değişken Fiyatlı Parasalcı Yaklaşım olduğu, Euro/TL döviz kurunda ise en yüksek tahmin gücüne sahip yaklaşımın Reel Faiz Farklılıkları Yaklaşımı olduğu tespit edilmiştir.
dc.description.abstractExchange rate forecasting is important for the national economy as exchange rate can affect many macroeconomic variables. Therefore, studies on exchange rate forecasting are among the valuable studies that can contribute to the national economy. In this direction, the aim of the study is to compare the success performances of approaches explaining the exchange rate using the NARX artificial neural network in exchange rate forecasting. The study examines the performances of the Uncovered Interest Rate Parity Approach, Uncovered Interest Rate Parity Approach with Risk Premium, Purchasing Power Parity Approach, The Flexible Price Monetary Approach, Overshooting Approach, Real Interest Differentials Approach, and Taylor Rule Approach in forecasting the exchange rates of USD/TRY, EUR/TRY, and GBP/TRY using monthly data from January 2000 to August 2023. As a result of the study, it was determined that the approach with the highest forecasting power for the USD/TRY and GBP/TRY exchange rates was the Flexible Price Monetary Approach, while the approach with the highest forecasting power for the EUR/TRY exchange rate was the Real Interest Rate Differentials Approach.
dc.identifier.citationSürücü, Ş. (2024). Doğrusal Olmayan Dışsal Girdili Otoregresif Ağ (NARX) yaklaşımına dayalı döviz kuru belirleme modellerinin geçerliliğinin karşılaştırılması. (Doktora Tezi). Selçuk Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Konya.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12395/54282
dc.identifier.yoktezid879195
dc.institutionauthorSürücü, Şükrü
dc.institutionauthorid0000-0002-7644-2038
dc.language.isotr
dc.publisherSelçuk Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü
dc.relation.publicationcategoryTez
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectYapay Sinir Ağları
dc.subjectNARX
dc.subjectDöviz Kuru
dc.subjectDöviz Kurunu Açıklayan Yaklaşımlar
dc.subjectDöviz Kuru Tahmini
dc.subjectArtificial Neural Networks
dc.subjectExchange Rate
dc.subjectApproaches Explaining Exchange Rate
dc.subjectExchange Rate Forecasting
dc.titleDoğrusal Olmayan Dışsal Girdili Otoregresif Ağ (NARX) yaklaşımına dayalı döviz kuru belirleme modellerinin geçerliliğinin karşılaştırılması
dc.title.alternativeComparing validity of the exchange rate determination models based on Nonlinear Autoregressive Network with Exogenous Inputs (NARX) approach
dc.typeDoctoral Thesis

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
879195.pdf
Boyut:
4.78 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.17 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

Sosyal Bilimler Enstitüsü Tez Koleksiyonu