Türkiye'de Ekonomik Şoklar ve Krizler Bağlamında Enflasyon Öngörüsü: XGBOOST ve ARMA Yöntemlerinin Karşılaştırması

Enflasyon, ekonomik istikrar ve büyüme üzerinde derin etkiler yaratan, temel bir makroekonomik göstergedir. Fiyatlar genel düzeyindeki süreklilik arz eden artışlar, yalnızca bireylerin satın alma güçlerini zayıflatmakla kalmayıp, ulusal ekonominin çeşitli sektörleri üzerinde de ciddi tehditler oluşt...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Author: Savaş Gayaker
Format: Article
Language:English
Published: Ekonomi ve Finansal Araştırmalar Derneği 2024-12-01
Series:Ekonomi, Politika & Finans Araştırmaları Dergisi
Subjects:
Online Access:https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/4259585
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
_version_ 1841560652262408192
author Savaş Gayaker
author_facet Savaş Gayaker
author_sort Savaş Gayaker
collection DOAJ
description Enflasyon, ekonomik istikrar ve büyüme üzerinde derin etkiler yaratan, temel bir makroekonomik göstergedir. Fiyatlar genel düzeyindeki süreklilik arz eden artışlar, yalnızca bireylerin satın alma güçlerini zayıflatmakla kalmayıp, ulusal ekonominin çeşitli sektörleri üzerinde de ciddi tehditler oluşturmaktadır. Dolayısıyla, enflasyonun doğru tahmini hem merkez bankaları hem de hükümetler için stratejik bir önem taşımaktadır. Bu çalışma, Türkiye’deki ekonomik şoklar ve kriz dönemlerinde, enflasyon tahmininde XGBoost ve ARMA modellerinin performansını incelemektedir. 1994 ekonomik krizi, 2001 finansal krizi, 2008 küresel finansal krizi ve 2018 döviz krizi gibi sık yaşanan krizler ve Türkiye'nin özgün makroekonomik koşulları göz önüne alındığında, enflasyonun doğru tahminini zorlaştırmaktadır. Çalışmada, kriz dönemleri de dahil olmak üzere farklı zaman dilimlerinde XGBoost makine öğrenimi algoritması ile ARMA modelinin performansı karşılaştırılmaktadır. Ampirik bulgular, XGBoost’un büyük veri setleri ve kriz dönemlerinde güçlü performans gösterdiğini, ancak geleneksel ARMA modelinin daha küçük veri setlerinde daha iyi sonuçlar verdiğini ortaya koymaktadır. Özellikle, ARMA modelinden gelen gecikmeli değişkenlerin XGBoost’a entegre edilmesiyle elde edilen tahmin modeli, kriz dönemlerinde ve tüm örneklem dönemi olan 1990:02-2024:06 arasında en etkili yöntem olarak belirlenmiştir. Bu sonuçlar, enflasyon tahmini için kullanılan modellerin veri yapısına duyarlılığını vurgulamakta ve farklı dönemlerdeki etkinliklerini ortaya koymaktadır.
format Article
id doaj-art-b67520ef8b804ee193cd4589bc052054
institution Kabale University
issn 2587-151X
language English
publishDate 2024-12-01
publisher Ekonomi ve Finansal Araştırmalar Derneği
record_format Article
series Ekonomi, Politika & Finans Araştırmaları Dergisi
spelling doaj-art-b67520ef8b804ee193cd4589bc0520542025-01-03T21:48:32ZengEkonomi ve Finansal Araştırmalar DerneğiEkonomi, Politika & Finans Araştırmaları Dergisi2587-151X2024-12-019487789510.30784/epfad.1560378957Türkiye'de Ekonomik Şoklar ve Krizler Bağlamında Enflasyon Öngörüsü: XGBOOST ve ARMA Yöntemlerinin KarşılaştırmasıSavaş Gayaker0https://orcid.org/0000-0002-7186-1532Ankara Hacı Bayram Veli ÜniversitesiEnflasyon, ekonomik istikrar ve büyüme üzerinde derin etkiler yaratan, temel bir makroekonomik göstergedir. Fiyatlar genel düzeyindeki süreklilik arz eden artışlar, yalnızca bireylerin satın alma güçlerini zayıflatmakla kalmayıp, ulusal ekonominin çeşitli sektörleri üzerinde de ciddi tehditler oluşturmaktadır. Dolayısıyla, enflasyonun doğru tahmini hem merkez bankaları hem de hükümetler için stratejik bir önem taşımaktadır. Bu çalışma, Türkiye’deki ekonomik şoklar ve kriz dönemlerinde, enflasyon tahmininde XGBoost ve ARMA modellerinin performansını incelemektedir. 1994 ekonomik krizi, 2001 finansal krizi, 2008 küresel finansal krizi ve 2018 döviz krizi gibi sık yaşanan krizler ve Türkiye'nin özgün makroekonomik koşulları göz önüne alındığında, enflasyonun doğru tahminini zorlaştırmaktadır. Çalışmada, kriz dönemleri de dahil olmak üzere farklı zaman dilimlerinde XGBoost makine öğrenimi algoritması ile ARMA modelinin performansı karşılaştırılmaktadır. Ampirik bulgular, XGBoost’un büyük veri setleri ve kriz dönemlerinde güçlü performans gösterdiğini, ancak geleneksel ARMA modelinin daha küçük veri setlerinde daha iyi sonuçlar verdiğini ortaya koymaktadır. Özellikle, ARMA modelinden gelen gecikmeli değişkenlerin XGBoost’a entegre edilmesiyle elde edilen tahmin modeli, kriz dönemlerinde ve tüm örneklem dönemi olan 1990:02-2024:06 arasında en etkili yöntem olarak belirlenmiştir. Bu sonuçlar, enflasyon tahmini için kullanılan modellerin veri yapısına duyarlılığını vurgulamakta ve farklı dönemlerdeki etkinliklerini ortaya koymaktadır.https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/4259585inflation forecastxgboostarma modelxgboostenflasyon öngörüsüarma modeli
spellingShingle Savaş Gayaker
Türkiye'de Ekonomik Şoklar ve Krizler Bağlamında Enflasyon Öngörüsü: XGBOOST ve ARMA Yöntemlerinin Karşılaştırması
Ekonomi, Politika & Finans Araştırmaları Dergisi
inflation forecast
xgboost
arma model
xgboost
enflasyon öngörüsü
arma modeli
title Türkiye'de Ekonomik Şoklar ve Krizler Bağlamında Enflasyon Öngörüsü: XGBOOST ve ARMA Yöntemlerinin Karşılaştırması
title_full Türkiye'de Ekonomik Şoklar ve Krizler Bağlamında Enflasyon Öngörüsü: XGBOOST ve ARMA Yöntemlerinin Karşılaştırması
title_fullStr Türkiye'de Ekonomik Şoklar ve Krizler Bağlamında Enflasyon Öngörüsü: XGBOOST ve ARMA Yöntemlerinin Karşılaştırması
title_full_unstemmed Türkiye'de Ekonomik Şoklar ve Krizler Bağlamında Enflasyon Öngörüsü: XGBOOST ve ARMA Yöntemlerinin Karşılaştırması
title_short Türkiye'de Ekonomik Şoklar ve Krizler Bağlamında Enflasyon Öngörüsü: XGBOOST ve ARMA Yöntemlerinin Karşılaştırması
title_sort turkiye de ekonomik soklar ve krizler baglaminda enflasyon ongorusu xgboost ve arma yontemlerinin karsilastirmasi
topic inflation forecast
xgboost
arma model
xgboost
enflasyon öngörüsü
arma modeli
url https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/4259585
work_keys_str_mv AT savasgayaker turkiyedeekonomiksoklarvekrizlerbaglamındaenflasyonongorusuxgboostvearmayontemlerininkarsılastırması