Record Details

Forecasting of Turkey Inflation with Hybrid of Feed Forward and Recurrent Artifical Neural Networks

Doğuş University Journal

View Archive Info
 
 
Field Value
 
Title Forecasting of Turkey Inflation with Hybrid of Feed Forward and Recurrent Artifical Neural Networks
Türkiye’de Enflasyonun İleri ve Geri Beslemeli Yapay Sinir Ağlarının Melez Yaklaşımı ile Öngörüsü
 
Creator ERİLLİ, N. Alp
EĞRİOĞLU, Erol
YOLCU, Ufuk
ALADAĞ, Ç. Hakan
USLU, V. Rezan
 
Subject —
Forecasting ; Feed Forward Neural Networks ; Recurrent Neural Networks
C22
—
Öngörü; İleri Beslemeli Yapay Sinir Ağları; Geri Beslemeli Yapay Sinir Ağları
C22
 
Description Obtaining the inflation prediction is an important problem. Having this prediction accurately will lead to more accurate decisions. Various time series techniques have been used in the literature for inflation prediction. Recently, Artificial Neural Network (ANN) is being preferred in the time series prediction problem due to its flexible modeling capacity. Artificial neural network can be applied easily to any time series since it does not require prior conditions such as a linear or curved specific model pattern, stationary and normal distribution. In this study, the predictions have been obtained using the feed forward and recurrent artificial neural network for the Consumer Price Index (CPI). A new combined forecast has been proposed based on ANN in which the ANN model predictions employed in analysis were used as data.
Enflasyon öngörülerinin elde edilmesi önemli bir ekonomik problemdir. Öngörülerin doğru bir şekilde elde edilmesi daha doğru kararlara neden olacaktır. Enflasyon öngörüsü için literatürde çeşitli zaman serileri teknikleri kullanılmıştır. Son yıllarda zaman serisi öngörü probleminde esnek modelleme yeteneği nedeniyle, Yapay Sinir Ağları (YSA) tercih edilmektedir. Yapay sinir ağları doğrusal veya eğrisel belirli bir model kalıbı, durağanlık ve normal dağılım gibi ön koşullara ihtiyaç duymadığından herhangi bir zaman serisine kolaylıkla uygulanabilmektedir. Bu çalışmada Tüketici Fiyat Endeksi (TUFE) için ileri ve geri beslemeli yapay sinir ağları yaklaşımı kullanılarak öngörüler elde edilmiştir. Çözümlemede kullanılan YSA modellerinin öngörülerinin girdi olarak kullanıldığı, YSA’ya dayalı yeni bir melez yaklaşım önerilmiştir.
 
Publisher Doğuş Üniversitesi
 
Contributor —
—
 
Date 2011-02-28
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
—
—
—
—
 
Format application/pdf
 
Identifier http://journal.dogus.edu.tr/index.php/duj/article/view/32
 
Source Doğuş University Journal; Cilt 11, Sayı 1 (2010): Ocak; 42-55
Doğuş Üniversitesi Dergisi; Cilt 11, Sayı 1 (2010): Ocak; 42-55
1308-6979
1302-6739
 
Language tur
 
Relation http://journal.dogus.edu.tr/index.php/duj/article/view/32/50