- Akademik Hassasiyetler
- Cilt: 10 Sayı: 23
- YAPAY SİNİR AĞLARI İLE TÜRKİYE PLASTİK SEKTÖRÜ İTHALAT TAHMİNİ: 2023 YILI NİSAN-ARALIK AYLARI...
YAPAY SİNİR AĞLARI İLE TÜRKİYE PLASTİK SEKTÖRÜ İTHALAT TAHMİNİ: 2023 YILI NİSAN-ARALIK AYLARI
Authors : Kamil Abdullah Eşidir, Yunus Emre Gür
Pages : 91-114
Doi:10.58884/akademik-hassasiyetler.1307536
View : 182 | Download : 214
Publication Date : 2023-12-31
Article Type : Research
Abstract :Plastik malzemeler, günümüzde birçok endüstriyel ve tüketici ürününün üretiminde önemli bir rol oynamaktadır. Türkiye gibi gelişmekte olan ülkelerde, endüstriyel büyüme ve nüfus artışı gibi faktörler plastik talebini artırmaktadır. Bu talebin karşılanması için de Türkiye gibi ülkeler, çoğunlukla ithalat yoluyla plastik malzemeleri temin etmektedirler. Dolayısıyla, Türkiye adına ekonomik açıdan oldukça önemli bir potansiyele sahip olan plastik sektörünün ithalat değerinin tahmin edilmesi önem arz etmektedir. Bu çalışma, yapay sinir ağları (YSA) kullanarak, Türkiye’nin plastik sektöründeki gelecek ithalat değerini tahmin etmeyi amaçlamaktadır. Çalışmada kullanılan veriler, Türkiye İstatistik Kurumundan (TÜİK) ve Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankasından (TCMB) edinilmiştir. Veri seti 2000 ile 2023 yılları arasındaki aylık verileri (267 ay) kapsamaktadır. Modelin bağımlı değişkeni, Türkiye aylık plastik ithalat değeridir. Bununla birlikte, modelin 6 adet bağımsız değişkeni vardır. Bunlar; aylık ortalama Amerikan Doları Kuru, aylık Türkiye ihracatı, aylık Türkiye ithalatı, plastik üretici fiyat endeksi (ÜFE), aylık Avrupa petrol varil fiyatı ve aylık plastik ihracat değeridir. Çalışmanın sonuçları, 2023 yılı Nisan-Aralık ayları arasında, Türkiye’nin aylık plastik ithalatının 1,25 ile 1,45 milyar USD arasında gerçekleşeceğini göstermektedir. Ayrıca bu çalışma, Türkiye plastik ithalatının tahmin edilmesinde YSA modellerinin potansiyelini vurgulamaktadır. Gelecekteki çalışmalar, daha kapsamlı veri setleri, daha karmaşık sinir ağı mimarileri ve farklı ekonomik değişkenlerin etkilerini dahil ederek tahmin performansını daha da iyileştirmeyi hedefleyebilir.Keywords : Yapay Sinir Ağları, MultiLayer Perceptron, Arima, İthalat, Plastik Sektörü