İHRACATIN YAPAY ZEKA TABANLI ZAMAN SERİSİ TAHMİNİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ
Author :
Abstract
Bu çalışma Türkiye’nin 1987–2022 dönemi ihracat verilerine dayanarak, 2023–2025 dönemi ihracat tahminlerini makine öğrenmesi algoritmalarından Destek Vektör Makineleri (DVM) ve Yapay Sinir Ağları (YSA) ile gerçekleştirmeyi amaçlamaktadır. Bulgular, DVM tahmininin Türkiye Cumhuriyeti Orta Vadeli Program (OVP) ihracat beklentileriyle yüksek ölçüde örtüştüğünü; ihracatın yıllar itibarıyla artmaya devam edeceğini, ancak bu artışın 2025’e doğru yavaşlayacağını göstermektedir. Buna karşılık YSA tahmini, 2024 yılı için ihracatta düşüş öngörerek politika beklentileriyle çelişmiştir. Tahmin performansı açısından DVM modeli, %9,19’luk MAPE değeriyle YSA’nın MAPE değeri %9,58’den daha düşük sapma göstermiştir. Ayrıca R2 değeri, DVM’de 98,30 ; YSA’da 96,30’dur. Bulgular tek değişkenli zaman serisi modellerinde DVM’nin daha başarılı sonuçlar verdiği yönündeki literatür ile de paralellik göstermektedir. Çalışma, yüksek doğruluk düzeyine sahip ihracat tahminlerinin özellikle dış ticarete bağımlı ve döviz kısıtı yaşayan gelişmekte olan ülkelerde sektör teşvikleri ve maliye politikalarının stratejik planlanmasında kritik role sahip olduğunu ortaya koymaktadır.
Keywords
Abstract
This study forecasts Turkey’s exports for 2023–2025 using Support Vector Machines (SVM) and Artificial Neural Networks (ANN), based on annual data from 1987 to 2022. Results indicate that the SVM model closely matches the export targets of Turkey’s Medium-Term Program, projecting continued growth with a slowdown toward 2025. In contrast, the ANN model forecasts a decline in 2024, diverging from policy expectations. In terms of accuracy, SVM outperformed ANN, with a lower Mean Absolute Percentage Error (9.19% vs. 9.58%) and a higher R² value (98.30 vs. 96.30). The findings align with the literature supporting SVM’s superior performance in univariate time series forecasting. The study highlights the strategic value of accurate export forecasts for developing economies, particularly those with high foreign trade dependency and currency constraints, in shaping effective fiscal and trade policies.
