MULTILAYER PERCEPTRON (MLP) İLE TÜRKİYE İŞLENMEMİŞ ALÜMİNYUM SEKTÖRÜ İTHALAT TAHMİNİ: 2023 YILI NİSAN-ARALIK AYLARI DÖNEMİ ÜZERİNE BİR İNCELEME-Reference-Cited by-同舟云学术

MULTILAYER PERCEPTRON (MLP) İLE TÜRKİYE İŞLENMEMİŞ ALÜMİNYUM SEKTÖRÜ İTHALAT TAHMİNİ: 2023 YILI NİSAN-ARALIK AYLARI DÖNEMİ ÜZERİNE BİR İNCELEME

Published:2024-08-31 Issue:68 Volume: Page:57-64
ISSN:1301-3688
Container-title:Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi
language:
Short-container-title:

Author:

Eşidir Kamil Abdullah^ORCID,Gür Yunus Emre¹^ORCID

Affiliation:

1. FIRAT ÜNİVERSİTESİ

Abstract

Bu çalışma, Yapay Sinir Ağı modellerinden biri olan Multilayer Perceptron (MLP) kullanarak Türkiye’nin işlenmemiş alüminyum sektöründeki gelecekteki ithalat değerini tahmin etmeyi hedeflemektedir. Çalışma, Nisan-Aralık 2023 dönemi için ithalat tahminlerine odaklanarak, Türkiye'nin önemli bir endüstriyel sektörü olan işlenmemiş alüminyum sektörünün ekonomik büyümeye katkısını değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Doğru bir şekilde ithalat miktarını tahmin etmek, sektörün gelecekteki stratejik planlamasını ve alınacak tedbirleri belirlemek açısından büyük önem arz etmektedir. Çalışmada, “Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK)” ve “Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası (TCMB)” tarafından sağlanan veriler derlenmiştir. Sonuçlar, MLP modelinin işlenmemiş alüminyum sektörü ithalat tahminlerinde etkili bir araç olduğunu göstermiştir. Tahminler, 2023 Nisan-Aralık dönemi için Türkiye'nin aylık işlenmemiş alüminyum ithalatının 285 ile 322 milyon dolar arasında gerçekleşmesinin beklendiğini göstermiştir. Bu tahminler, sektörün gelecekteki stratejik kararlarını ve politikalarını belirlemek isteyen yöneticilere ve planlamacılara yol gösterebilir. Ayrıca, MLP modelinin endüstri ve ekonomik tahminleme alanında kullanım potansiyelinin başarısını da vurgulamaktadır.

Publisher

Erciyes Universitesi

Reference32 articles.

1. Adıgüzel, M. (2022). Dünya’da ve Türkiye’de Alüminyum Sektörü, Dış Ticareti ve Türkiye’nin Rekabet Gücü, Üçüncü Sektör Sosyal Ekonomi Dergisi, 57(4), 2782-2813. doi:10.15659/3.sektor-sosyal-ekonomi.22.11.1821

2. Alobaidi, D. (2022). Evaluation of Automobile Demand Forecast In Turkey Using Artifıcial Neural Networks (Doctoral dissertation). Karabuk University Institute of Graduate Programs Department of Industrial Engineering, Master Thesis, Karabuk.

3. Amiri, A., ve Gerdtham, U. (2011). Relationship between exports, imports, and economic growth in France: evidence from cointegration analysis and Granger causality with using geostatistical models. MPRA Paper No. 34190. Retrieved from http://mpra.ub.uni-muenchen.de/34190/. Erişim Tarihi:25.05.2023.

4. Bakari, S. ve Mabrouki, M. (2017).The nexus between exports, imports, Domestic investment and Economic growth in Japan, Economic Policy, (2116), 0–33. doi.org/10.1227/01.NEU.0000349921.14519.2A

5. Bishop, C. M. (1995), Neural networks for pattern recognition, Oxford University Press, Oxford 482.