This paper proposes a dynamic scenario analysis approach in order to understand the uncertainties about the future. The development of alternative futures/scenarios is an important part of strategy making. This paper's objective is to propose an improved scenario analysis model based on Powell's scenario analysis approach, namely, EFAR (Extended Field Anomaly Relaxation) (Powell, 1997). This improved model is referred as REFAR (Revised EFAR) hereinafter and is expected to provide a useful guide both in public and private organizations, during their scenario planning activities. REFAR aims to eliminate the basic drawbacks of EFAR and improve its efficiency by the help of cognitive maps and artificial neural networks. In the application part of the research, REFAR is applied to Turkey's inflation analysis. Initially the probable scenarios are built, and the transitions between them are analysed. The basic scenarios finally reached through REFAR, the transition among each key scenarios as well as among the scenarios grouped under each key scenario are explained in detail. The scenarios within each key scenario clusters provide a detailed picture of all the possible futures that may be encountered. Using them, it is also possible to see the possible transition and the resulting changes that will occur within the other scenarios in the same key cluster and in the scenarios of other clusters that the scenario of interest is in direct relation with. Keywords: Cognitive mapping, neural networks, scenarios.Bu çalışmada, gelecekteki belirsizlikleri anlamaya yönelik olarak kullanılan senaryo analizi için dinamik bir yaklaşım önerilmektedir. Powell (1997) tarafından ortaya konan EFAR (Durum Bozukluklarının Giderilmesine Yönelik Bir Yaklaşım / Extended Field Anomaly Relaxation) modeli; senaryo analizine dinamik bir yapı kazandırmıştır. Ancak bazı zayıf yönleri mevcuttur ve geliştirilmeye açıktır. Bu amaçla, bu çalışmada EFAR yaklaşımındaki zayıf yönleri gidermeyi ve böylece onu, daha etkinleştirmeyi hedefleyen yeni bir model: REFAR (Düzeltilmiş / Revised EFAR) modeli önerilmektedir. Bu doğrultuda bilişsel haritalar ve yapay sinir ağlarından yararlanılmıştır. Uygulamada REFAR modeli aracılığıyla, Türkiye’de enflasyon konusunda karar vericilere destek olabilecek nitelikte dinamik bir senaryo analiz yapısı oluşturulmuştur. Anahtar Kelimeler: Bilişsel haritalar, senaryolar, yapay sinir ağları
