NON-PARAMETRIC REGRESSION ESTIMATION FOR DATA WITH EQUAL VALUES

Parametric regression analysis depends on some assumptions. One of the most important of assumption is that the type of relationship between dependent and independent variable or variables is known. Under such circumstances, in order to make better assumptions, regression methods which enable flexibility in the linearity assumption of the parametric regression are needed. These methods are nonparametric methods known as semi parametric regression methods. Estimation of parameters in a parametric regression which has independent variables of different values has been studied extensively in literature. Sometimes, one or more observation series of independent variable values can be equal while dependent variable values are different. This study offers a new method for the estimation of regression parameters under such data. Proposed method and other nonparametric methods such as Theil, Mood-Brown, Hodges- Lehmann methods and OLS method were compared with the sample data and the results were evaluated

Forecasting of Turkey inflation with hybrid of feed forward and recurrent artifical neural networks

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.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

Kritik (Kriz) Dönem Enflasyon Hesaplamalarında Bulanık Regresyon Tahminlemesi

Inflation targeting is defined as the determination of an acceptable inflation rate for a specific period of time by considering the general variables and data of inflation and also as the implementation of monetary policies in such a way that they can reach predetermined rates. Accurate inflation estimates are needed to reach the targets. Acquiring the estimations accurately leads to correct decisions. Fuzzy regression method is a method that gives successful results when classical regression estimates cannot be obtained. During the periods when Turkey undergoes economical crisis, it is difficult to make accurate inflation estimates. More reliable estimates can be made with the help of fuzzy regression models. In this study, inflation estimates were obtained through fuzzy regression model estimation and the results were interpreted.Enflasyon hedeflemesi, ekonominin genel değişkenlerinin ve verilerinin dikkate alınarak belirli bir dönem için kabul edilebilir bir enflasyon oranının belirlenmesi ve para politikalarının belirlenen orana ulaşacak şekilde yürütülmesi olarak tanımlanmaktadır. Hedeflere ulaşabilmek için güçlü enflasyon tahminlerine gereksinim duyulmaktadır. Öngörülerin doğru bir şekilde elde edilmesi daha doğru kararlara neden olmaktadır. Bulanık regresyon yöntemi, klasik regresyon varsayımlarının sağlanmadığı durumlarda başarılı sonuçlar veren bir yöntemdir. Türkiye’nin ekonomik kriz yaşadığı dönemlerde güçlü enflasyon tahminleri yapmak oldukça zor olmaktadır. Bulanık regresyon modelleri yardımıyla daha güvenilir tahminler elde edilebilmektedir. Bu çalışmada, bulanık regresyon model tahminlemesi ile kritik dönemler için enflasyon tahminleri elde edilmiş ve sonuçlar yorumlanmıştır

Kritik (Kriz) Dönem Enflasyon Hesaplamalarında Bulanık Regresyon Tahminlemesi

Inflation targeting is defined as the determination of an acceptable inflation rate for a specific period of time by considering the general variables and data of inflation and also as the implementation of monetary policies in such a way that they can reach predetermined rates. Accurate inflation estimates are needed to reach the targets. Acquiring the estimations accurately leads to correct decisions. Fuzzy regression method is a method that gives successful results when classical regression estimates cannot be obtained. During the periods when Turkey undergoes economical crisis, it is difficult to make accurate inflation estimates. More reliable estimates can be made with the help of fuzzy regression models. In this study, inflation estimates were obtained through fuzzy regression model estimation and the results were interpreted.Enflasyon hedeflemesi, ekonominin genel değişkenlerinin ve verilerinin dikkate alınarak belirli bir dönem için kabul edilebilir bir enflasyon oranının belirlenmesi ve para politikalarının belirlenen orana ulaşacak şekilde yürütülmesi olarak tanımlanmaktadır. Hedeflere ulaşabilmek için güçlü enflasyon tahminlerine gereksinim duyulmaktadır. Öngörülerin doğru bir şekilde elde edilmesi daha doğru kararlara neden olmaktadır. Bulanık regresyon yöntemi, klasik regresyon varsayımlarının sağlanmadığı durumlarda başarılı sonuçlar veren bir yöntemdir. Türkiye’nin ekonomik kriz yaşadığı dönemlerde güçlü enflasyon tahminleri yapmak oldukça zor olmaktadır. Bulanık regresyon modelleri yardımıyla daha güvenilir tahminler elde edilebilmektedir. Bu çalışmada, bulanık regresyon model tahminlemesi ile kritik dönemler için enflasyon tahminleri elde edilmiş ve sonuçlar yorumlanmıştır

Türkiye’de Enflasyonun İleri ve Geri Beslemeli Yapay Sinir Ağlarının Melez Yaklaşımı ile Öngörüsü

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

Türkiye’de Enflasyonun İleri ve Geri Beslemeli Yapay Sinir Ağlarının Melez Yaklaşımı ile Öngörüsü

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

Fuzzy regression forecasting the computation of ctical term (crisis) inflation

Enflasyon hedeflemesi, ekonominin genel değişkenlerinin ve verilerinin dikkate alınarak belirli bir dönem için kabul edilebilir bir enflasyon oranının belirlenmesi ve para politikalarının belirlenen orana ulaşacak şekilde yürütülmesi olarak tanımlanmaktadır. Hedeflere ulaşabilmek için güçlü enflasyon tahminlerine gereksinim duyulmaktadır. Öngörülerin doğru bir şekilde elde edilmesi daha doğru kararlara neden olmaktadır. Bulanık regresyon yöntemi, klasik regresyon varsayımlarının sağlanmadığı durumlarda başarılı sonuçlar veren bir yöntemdir. Türkiye’nin ekonomik kriz yaşadığı dönemlerde güçlü enflasyon tahminleri yapmak oldukça zor olmaktadır. Bulanık regresyon modelleri yardımıyla daha güvenilir tahminler elde edilebilmektedir. Bu çalışmada, bulanık regresyon model tahminlemesi ile kritik dönemler için enflasyon tahminleri elde edilmiş ve sonuçlar yorumlanmıştır.Inflation targeting is defined as the determination of an acceptable inflation rate for a specific period of time by considering the general variables and data of inflation and also as the implementation of monetary policies in such a way that they can reach predetermined rates. Accurate inflation estimates are needed to reach the targets. Acquiring the estimations accurately leads to correct decisions. Fuzzy regression method is a method that gives successful results when classical regression estimates cannot be obtained. During the periods when Turkey undergoes economical crisis, it is difficult to make accurate inflation estimates. More reliable estimates can be made with the help of fuzzy regression models. In this study, inflation estimates were obtained through fuzzy regression model estimation and the results were interpreted

Determining the most proper number of cluster in fuzzy clustering by using artificial neural networks

In a clustering problem, it would be better to use fuzzy clustering if there was an uncertainty in determining clusters or memberships of some units. Determining the number of cluster has an important role on obtaining sensible and sound results in clustering analysis. In many clustering algorithm, it is firstly need to know number of cluster. However, there is no pre-information about the number of cluster in general. The process of determining the most proper number of cluster is called as cluster validation. In the available fuzzy clustering literature, the most proper number of cluster is determined by utilizing cluster validation indices. When the data contain complexity are being analyzed, cluster validation indices can produce conflictive results. Also, there is no criterion point out the best index. In this study, artificial neural networks are employed to determine the number of cluster. The data is taken as input so the output is membership degree. The proposed method is applied some data and obtained results are compared to those obtained from validation indices like PC, XB, and CE. It is shown that the proposed method produce accurate results