MULTILAYER PERCEPTRON (MLP) İLE TÜRKİYE İŞLENMEMİŞ ALÜMİNYUM SEKTÖRÜ İTHALAT TAHMİNİ: 2023 YILI NİSAN-ARALIK AYLARI DÖNEMİ ÜZERİNE BİR İNCELEME - Eşidir, Kamil Abdullah; Gür, Yunus Emre (My University, 2024)
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.
Keywords: Yapay Sinir Ağları; Zaman Serileri; Arima; MultiLayer Perceptron (MLP); İşlenmemiş Alüminyum