Yazar "Şen, Hasan" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 3 / 3
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Makine öğrenmesi yöntemleriyle enflasyona etki eden faktörlerin incelenmesi: Türkiye örneği
    (Bursa Teknik Üniversitesi, 2023) Şen, Hasan; Efe, Ömer Faruk
    Enflasyon, aktif olarak süreç içerisinde bulunan para miktarı ile ürünlerin ve satın alınabilir halde bulunan hizmetlerin toplamı arasındaki açığın büyümesi nedeniyle ortaya çıkan bir durum olma niteliği taşımaktadır. Fiyatların sürekli olarak yükselme durumu, paranın mevcut değerinin düşmesi olacak şekilde kendini gösteren ekonomik ve parasal bir süreçtir. Enflasyon, ülkemizde ve dünya genelinde kendisini sürekli olarak güncel tutan bir konudur. Dünya içerisinde ülkelere bağlı olarak bulunan ve faaliyetlerine devam eden merkez bankalarının da ekonomi üzerindeki temel amacı fiyat istikrarını kalıcı bir şekilde sağlamak ve sürekli bir hale getirmektir. Enflasyonun gelecek dönemlerdeki alacağı değeri tutarlı bir şekilde tahmin etmek ve elde edilen tahminler ile geleceğe dönük çalışmalar yapmak amacıyla, son yıllarda ekonomi alanında yapay zeka teknikleri daha fazla kullanılmaya başlanmıştır. Geçmiş dönemde elde edilen verilere dayanarak geleceğe yönelik olarak yapılan tahminler yapay zeka teknikleri ile birleştirildiğinde gerçeğe daha yakın sonuçlar ortaya koymaktadır. Yapay zeka teknikleri ile birlikte artan uygulama alanlarına karşın, finans ve ekonomi alanında tahmin yöntemi ile öngörüde bulunmak, geleceğe yönelik çalışmalar gerçekleştirmek oldukça zordur. Finans sektöründe bulunan yüksek belirsizlik ve istikrarsızlık durumu ile elde edilen veriler üzerinde oluşan oynaklıklar bu durumun en önemli nedenini ortaya koymaktadır. Finans sektöründe oluşan bu belirsizliğe karşın doğruluk değeri yüksek bir enflasyon tahmini gerçekleştirmek ülke ekonomisi, şirketler ve hane halkı için oldukça önemlidir. Bu çalışmanın amacı, yapay zeka ve makine öğrenmesi teknikleri kapsamında Vektör Otoregresyon (VAR) modeli, gradyan artırma regresyonu (GBR) ve klasik derin öğrenme çeşitlerinden biri olan Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) modeli python bilgisayar programı üzerinde kullanılarak zaman serisi analizi ile 4 farklı zaman aralığında Türkiye ekonomisi içerisinde enflasyon tahmini gerçekleştirerek modeller arasında kıyaslama yapmaktır. Bu çalışma ile birlikte, LSTM modelinin gerçekleştirdiği tahmin, MAPE, MSE ve RMSE istatistiksel analizleri açısından kıyaslandığında, uygulanan modeller arasında en başarılı sonucu ortaya koyduğu gözlenmiştir. Enflasyon değerinin ülke içerisinde son dönemlerdeki düzensiz artışının ise modellerin başarı düzeyini doğrudan etkilediği görülmüştür.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Multiple Time Series Analysis with LSTM
    (Springer Science and Business Media Deutschland GmbH, 2024) Şen, Hasan; Efe, Omer Faruk
    Inflation is caused by the growing gap between the amount of money actively involved and the sum of products and services available for purchase. It is an economic and monetary process that manifests itself as a constant rise in prices, a fall in the current value of money. Inflation is a subject that keeps itself constantly updated in our country and around the world. The main purpose of the central banks, which are dependent on countries in the world and continue their activities, on the economy is to ensure price stability permanently. In recent years, artificial intelligence techniques have been used more and more in order to consistently predict the value of inflation in the future and to make future studies with the forecasts obtained. The aim of this study is to estimate inflation in the Turkish economy with time series analysis by using LSTM (Long Short Term Memory) model, which is one of the artificial neural networks types, on a python computer program. With this study, the estimation made by the LSTM model showed result when compared in terms of MAPE and MSE statistical analyses. It has been observed that the irregular increase in the inflation value within the country in the recent periods directly affects the success level of the models. © 2024, The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Türkiye’de Yalın Üretim Alanında Yapılan Lisansüstü Tezlerin İncelenmesi
    (2025) Efe, Ömer Faruk; Şen, Hasan
    Yalın üretim, kuruluşların verimliliğini ve sürdürülebilirliğini sağlanmak için çok önemli bir araştırma odağı haline gelmiştir. Hem sanayi kuruluşlarında hem de akademik alanda yalın üretim uygulamaları üzerine birçok çalışma gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmada, Yüksek Öğretim Kurumu Ulusal Tez Merkezi veri tabanında (YÖKTEZ), 1990 ile 2024 yılları arasında yalın üretim konusunda gerçekleştirilen 589 adet lisansüstü tez, tarama modeli kullanılarak incelenmiştir. Tezler, içerik analizi yöntemiyle değerlendirilerek; arama konusu, yayın yılı, kullanılan yöntemler, kullanılan paket programlar, uygulama sektörleri ve gerçekleştirildiği üniversiteler gibi spesifik bilgiler açısından sınıflandırılmıştır. Araştırma sonucunda en fazla tez çalışmasının 2019 yılında gerçekleştiği, tezlerin en çok İşletme ve Endüstri Mühendisliği anabilim dallarında yayımlanmıştır. Elde edilen sonuçların, yalın üretim üzerine araştırma yapmak isteyen araştırmacılar için önemli bir kaynak olacağı düşünülmektedir. Bu çalışma, daha önceden gerçekleştirilen çalışmalarla karşılaştırıldığında, daha özgün çalışmalar yürütülmesini sağlayacak ve araştırmacıların çalışılan konuları daha net görmelerini, literatürdeki boşlukları daha iyi değerlendirebilmelerini sağlayacaktır. Ayrıca yalın üretim ile ilgili çalışmalarda farklı sektörlerde ve anabilim dallarında çalışmaların yapıldığı gözlemlenmiş; Tam Zamanında Üretim (Just in Time-JIT) ile Değer Akış Haritalama (DAH) yaklaşımlarının yaygın olarak kullanıldığı tespit edilmiştir.