An exchange rate model for Turkey using the artificial neural networks

Abstract

The success of decisions depends not only on the behaviors of decision makers (governments, producers, consumers, and so on) but also the ability of forecasting future correctly. Forecasting modeling has a great importance for many research areas as well as economics. In recent years artificial neural networks (ANNs) have increasingly been used for forecasting in economics. In this study both ANNs and vector auto regression method (VAR) are used to solve the exchange rate model developed for Turkey and the results obtained from the two methods are compared.

Verilen kararların başarılı olması yalnızca karar vericilerin (hükümetler, üreticiler, tüketiciler, v.b.) davranışlarına bağlı olmayıp, aynı zamanda geleceği doğru biçimde tahmin edebilme yeteneğine de bağlıdır. Tahmin modellemesi birçok araştırma alanı ve ekonomi için büyük bir öneme sahiptir. Son yıllarda yapay sinir ağları (YSA) ekonomide tahmin amacıyla artan bir biçimde kullanılmaya başlanmıştır. Bu çalışmada hem YSA hem de vektör otoregresif metot (VAR) Türkiye için geliştirilen döviz kuru modelinin çözümünde kullanılmakta ve iki metodun sonuçları birbirleri ile karşılaştırılmaktadır.