TURKISH PLASTICS INDUSTRY IMPORT FORECAST WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS: APRIL-DECEMBER 2023

Akademik Hassasiyetler Pub Date : 2023-11-08 DOI:10.58884/akademik-hassasiyetler.1307536

Kamil Abdullah Eşi̇di̇r, Yunus Emre Gür

{"title":"TURKISH PLASTICS INDUSTRY IMPORT FORECAST WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS: APRIL-DECEMBER 2023","authors":"Kamil Abdullah Eşi̇di̇r, Yunus Emre Gür","doi":"10.58884/akademik-hassasiyetler.1307536","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Plastik malzemeler, günümüzde birçok endüstriyel ve tüketici ürününün üretiminde önemli bir rol oynamaktadır. Türkiye gibi gelişmekte olan ülkelerde, endüstriyel büyüme ve nüfus artışı gibi faktörler plastik talebini artırmaktadır. Bu talebin karşılanması için de Türkiye gibi ülkeler, çoğunlukla ithalat yoluyla plastik malzemeleri temin etmektedirler. Dolayısıyla, Türkiye adına ekonomik açıdan oldukça önemli bir potansiyele sahip olan plastik sektörünün ithalat değerinin tahmin edilmesi önem arz etmektedir. Bu çalışma, yapay sinir ağları (YSA) kullanarak, Türkiye’nin plastik sektöründeki gelecek ithalat değerini tahmin etmeyi amaçlamaktadır. Çalışmada kullanılan veriler, Türkiye İstatistik Kurumundan (TÜİK) ve Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankasından (TCMB) edinilmiştir. Veri seti 2000 ile 2023 yılları arasındaki aylık verileri (267 ay) kapsamaktadır. Modelin bağımlı değişkeni, Türkiye aylık plastik ithalat değeridir. Bununla birlikte, modelin 6 adet bağımsız değişkeni vardır. Bunlar; aylık ortalama Amerikan Doları Kuru, aylık Türkiye ihracatı, aylık Türkiye ithalatı, plastik üretici fiyat endeksi (ÜFE), aylık Avrupa petrol varil fiyatı ve aylık plastik ihracat değeridir. Çalışmanın sonuçları, 2023 yılı Nisan-Aralık ayları arasında, Türkiye’nin aylık plastik ithalatının 1,25 ile 1,45 milyar USD arasında gerçekleşeceğini göstermektedir. Ayrıca bu çalışma, Türkiye plastik ithalatının tahmin edilmesinde YSA modellerinin potansiyelini vurgulamaktadır. Gelecekteki çalışmalar, daha kapsamlı veri setleri, daha karmaşık sinir ağı mimarileri ve farklı ekonomik değişkenlerin etkilerini dahil ederek tahmin performansını daha da iyileştirmeyi hedefleyebilir.","PeriodicalId":273564,"journal":{"name":"Akademik Hassasiyetler","volume":"34 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-11-08","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Akademik Hassasiyetler","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.58884/akademik-hassasiyetler.1307536","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Abstract

Plastik malzemeler, günümüzde birçok endüstriyel ve tüketici ürününün üretiminde önemli bir rol oynamaktadır. Türkiye gibi gelişmekte olan ülkelerde, endüstriyel büyüme ve nüfus artışı gibi faktörler plastik talebini artırmaktadır. Bu talebin karşılanması için de Türkiye gibi ülkeler, çoğunlukla ithalat yoluyla plastik malzemeleri temin etmektedirler. Dolayısıyla, Türkiye adına ekonomik açıdan oldukça önemli bir potansiyele sahip olan plastik sektörünün ithalat değerinin tahmin edilmesi önem arz etmektedir. Bu çalışma, yapay sinir ağları (YSA) kullanarak, Türkiye’nin plastik sektöründeki gelecek ithalat değerini tahmin etmeyi amaçlamaktadır. Çalışmada kullanılan veriler, Türkiye İstatistik Kurumundan (TÜİK) ve Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankasından (TCMB) edinilmiştir. Veri seti 2000 ile 2023 yılları arasındaki aylık verileri (267 ay) kapsamaktadır. Modelin bağımlı değişkeni, Türkiye aylık plastik ithalat değeridir. Bununla birlikte, modelin 6 adet bağımsız değişkeni vardır. Bunlar; aylık ortalama Amerikan Doları Kuru, aylık Türkiye ihracatı, aylık Türkiye ithalatı, plastik üretici fiyat endeksi (ÜFE), aylık Avrupa petrol varil fiyatı ve aylık plastik ihracat değeridir. Çalışmanın sonuçları, 2023 yılı Nisan-Aralık ayları arasında, Türkiye’nin aylık plastik ithalatının 1,25 ile 1,45 milyar USD arasında gerçekleşeceğini göstermektedir. Ayrıca bu çalışma, Türkiye plastik ithalatının tahmin edilmesinde YSA modellerinin potansiyelini vurgulamaktadır. Gelecekteki çalışmalar, daha kapsamlı veri setleri, daha karmaşık sinir ağı mimarileri ve farklı ekonomik değişkenlerin etkilerini dahil ederek tahmin performansını daha da iyileştirmeyi hedefleyebilir.

查看原文本刊更多论文

用人工神经网络预测土耳其塑料工业进口量：2023 年 4 月至 12 月

如今，塑料材料在许多工业产品和消费品的生产中发挥着重要作用。在土耳其等发展中国家，工业增长和人口增长等因素增加了对塑料的需求。为了满足这一需求，土耳其等国大多进口塑料材料。因此，估算塑料行业的进口值非常重要，因为该行业对土耳其具有巨大的经济潜力。本研究旨在利用人工神经网络（ANN）估算土耳其塑料行业未来的进口额。研究中使用的数据来自土耳其统计研究所（TurkStat）和土耳其共和国中央银行（CBRT）。数据集涵盖 2000 年至 2023 年期间的月度数据（267 个月）。模型的因变量是土耳其的月度塑料进口值。然而，该模型有 6 个自变量。它们是：每月平均美元汇率、每月土耳其出口额、每月土耳其进口额、每月塑料生产者价格指数（PPI）、每月欧洲油桶价格和每月塑料出口额。研究结果表明，2023 年 4 月至 12 月期间，土耳其每月塑料进口额将在 12.5 亿美元至 14.5 亿美元之间。此外，本研究还强调了 ANN 模型在预测土耳其塑料进口方面的潜力。今后的研究可以通过纳入更全面的数据集、更复杂的神经网络架构以及不同经济变量的影响，进一步提高预测性能。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

求助全文

约1分钟内获得全文求助全文

来源期刊

Akademik Hassasiyetler

自引率

0.00%

发文量