Türkiye’ye gelen doğrudan yabancı sermaye yatırımları üzerine gizli markov modeli uygulaması


Tezin Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Marmara Üniversitesi, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2015

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: Naciye Tuba Yılmaz

Danışman: TUNCAY CAN

Özet:

Anahtar Kelimeler : Yöneylem Araştırması, Gizli Markov Modelleri, Doğrudan Yabancı Sermaye Yatırımları TÜRKİYE’YE GELEN DOĞRUDAN YABANCI SERMAYE YATIRIMLARI ÜZERİNE GİZLİ MARKOV MODELİ UYGULAMASI Gizli Markov modellerinin temeli Markov zincirlerine dayanır ve gizli durumların ve bunların oluşturdukları gözlemlerin gelecek tahmininin geçmişteki veriler yardımıyla yapılmasına olanak sağlar. Son yıllarda, matematiksel bir yöntem olarak gizli Markov modelleri özellikle konuşma ve karakter tanıma, biyoloji, genetik gibi konularda uygulama alanı bulmuştur. İktisadi konuların analizi, genellikle ekonometrik yöntemler ile yapılırken, gizli Markov modellerinin uygulama alanı sınırlıdır. Bu çalışmanın amacı, gelişmekte olan ülkelerin tasarruflarına katkı sağlaması ve böylece ülkenin makroekonomik göstergelerinde ve kalkınmasında iyileşmeyi sağlaması dolayısıyla önemi yadsınamayacak bir iktisadi olgu olan doğrudan yabancı sermaye yatırımları üzerine gizli Markov modelinin de uygulanabilirliğini göstermektir. Türkiye örneği üzerinden 2009:09- 2013:12 dönemi için gizli Markov modeline dâhil edilecek gizli durumların doğru tespit edilebilmesi için teoride yer alan bir ülkeye doğrudan yabancı sermaye yatırımlarını çeken belirleyiciler ile ekonometrik analiz yapılmış ve dış ticaret hacmi, işsizlik oranı ve TÜFE değişkenlerinin bağımsız değişkenler olduğu logaritmik – doğrusal model uygun model olarak tahmin edilmiştir. Ardından gizli Markov modellerinin üç temel problemi ile veri aralığının bitiminden itibaren ilk üç ay için ülkeye gelen doğrudan yabancı sermaye yatırımlarının (gözlemlerin) ve belirleyicilerin (gizli durumların) bir önceki aya göre alacakları değerleri tahmin edilmiş ve oluşması istenen gözlem dizisi için de model parametreleri optimize edilmiştir. Bulunan tahmin sonuçları gerçek değerler ile karşılaştırılmış ve yorumlanmıştır. Birinci bölümde stokastik süreçler ve Markov zincirleri, ikinci bölümde gizli Markov modelleri, üçüncü bölümde doğrudan yabancı sermaye yatırımları ve dördüncü bölümde de uygulama konularına yer verilmiştir. Veri sayısının fazla olduğu ve gizli durumların doğru tespit edilebildiği durumlarda gizli Markov modelinin daha uzun periyotlar için doğru sonuçlar vereceği söylenebilmektedir. Keywords: Operational Research, Hidden Markov Models, Foreign Direct Investment ABSTRACT AN APPLICATION OF HIDDEN MARKOV MODEL ON THE INCOMING FOREIGN DIRECT INVESTMENT OF TURKEY Hidden Markov Models are based on Markov chains and enabled to forecast of hidden states and observations with data in the past. A mathematical method Hidden Markov model which was developed in recent years has found areas of practice on topics such as speech and character recognition, biology and genetics. Generally economic indicators are analyzed with some econometric applications and Hidden Markov model has limited scope for analyzing them. The aim of this study is to demonstrate the applicability of Hidden Markov models could be applied on the foreign direct investment, which has an undeniable importance on economic phenomenon and contributes savings of developing countries. It also provides improvements in the macroeconomic indicators and development of the countries. The case of Turkey in 2009:09 – 2013:12 period is used in order to identify the hidden states for hidden Markov model accurately. Then, an econometric analysis is made on the determinants of a country took place in the theory. Logarithmic - linear model was estimated as it is an appropriate model with independent variables; foreign trade volume, the unemployment rate and the CPI. After the end of the data range, with the three main problems of Hidden Markov models, foreign direct investment coming into the country (observations) and its determinants (hidden states) were estimated with the previous month values. Besides, the model parameters are optimized for the desired sequence of the observation. Estimated results were compared with the actual values and they were interpreted. In the first section, stochastic processes and Markov chains were identified. Then, in the second and third section, hidden Markov models and foreign direct investment took place. At last, in the fourth section application of the thesis were devoted. Under the case of having a big data and identified hidden states correctly, hidden Markov models can be said to give accurate results for longer periods.