科研速览 · Science Skim继续刷下去 · Keep skimming →
◆ Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi2026-07-31· Mathematics

TÜRKİYE GIDA FİYATI ALT KATEGORİLERİNDE MAKİNE ÖĞRENMESİ VE ZAMAN SERİSİ MODELLERİNİN KARŞILAŞTIRMALI TAHMİN PERFORMANSI

Burcu Kartal, Vildan Yavuz Akıncı

原始摘要(英文原文)· Original abstract
Bu çalışma, Türkiye'de gıda, tahıl, et, süt, yağ ve şeker fiyatları için 2015-2024 döneminde aylık verilerle kısa dönemli tahmin performansını karşılaştırmayı amaçlamaktadır. FAO gıda fiyat endeksleri, USD/TRY, EUR/TRY döviz kurları ve Brent petrol fiyatları bağımsız değişken olarak kullanılmıştır. Ayrıca, Kasım 2021 kur krizi ile Şubat 2022 Rusya-Ukrayna savaşını temsil eden yapısal kırılma kuklaları modellere eklenmiştir. SARIMAX, ElasticNet ve Random Forest modelleri, Harvey-Leybourne-Newbold düzeltmeli Diebold-Mariano testiyle karşılaştırılmıştır. 2023–2024 test dönemi bulgularına göre makine öğrenmesi modelleri SARIMAX karşısında istatistiksel açıdan belirgin bir üstünlük sağlayamamıştır. SHAP ve ElasticNet katsayı analizleri, kur krizi kukla değişkeninin tüm kategorilerde birincil belirleyici olduğunu ortaya koymuştur. Sonuçlar, döviz kuru geçişkenliği ve yapısal kırılmaların Türkiye gıda enflasyonundaki belirleyici rolünü vurgularken kısa örneklemli aylık verilerde istatistiksel zaman serisi yaklaşımlarının rekabetçi konumunu koruduğunu göstermektedir.
读原文 · Read the paper ↗

AI 追问PRO

登录后使用 AI 追问

讨论区

登录后参与讨论

相关论文 · Related

TÜRKİYE GIDA FİYATI ALT KATEGORİLERİNDE MAKİNE ÖĞRENMESİ VE ZAMAN SERİSİ MODELLERİNİN KARŞILAŞTIRMALI TAHMİN PERFORMANSI — 科研速览 Science Skim