TÜRKİYE CUMHURİYET MERKEZ BANKASI ALTIN REZERVİNİN HOLT-WİNTERS ÜSTEL DÜZLEME YÖNTEMİ VE YAPAY SİNİR AĞLARI İLE İNCELENMESİ / Investigation of the Republic of Turkey Central Bank’s Gold Reserve with Holt-Winters Exponential Smoothing and Artificial Neural Networks

Abstract

Merkez Bankaları ülkelerin finansal düzenlemelerinin yapılması ve ülkenin genel ekonomik dengelerinin korunması için çalışmaktadırlar. Bunun için beklenmedik ihtiyaçlar doğduğunda kullanmak üzere rezerv bulundururlar. Ancak belirsizliğin yoğun olduğu finans piyasalarında piyasa hareketlerinin doğru tahmin yöntemleriyle desteklenmemesi beklenmedik sonuçlar doğurabilir. Bu nedenle merkez bankaları, ülkelerinin finansal yapısını göz önüne alarak rezervleri ile ilgili tahmin çalışmaları yürütmektedirler. Piyasada meydana gelen dalgalanmalar verilerin klasik istatistiksel yöntemlerle modellenmesini zorlaştırmaktadır. Birçok çalışmada yapay zekâya dayalı tekniklerin doğrusal olmayan verilerin modellenmesinde klasik tekniklerle göre üstün performans gösterdiği belirtilmektedir. Bu amaçla çalışmamızda Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası (TCMB)’nın aylık altın rezervi Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Holt-Winters Üstel Düzleme yöntemleri ile analiz edilmiştir. Çalışmada Aralık 1987– Mayıs 2017 dönemine ait aylık ağırlıklı ortalama rezerv tutarları ($/milyon) kullanılmıştır. Toplamsal Holt-Winters Üstel Düzleme yöntemiyle elde edilen modelin performans sonuçları YSA modeli ile karşılaştırılmıştır. R2, MAPE ve RMSE değerleri bakımından YSA modeli Toplamsal Holt-Winters Üstel Düzleme yönteminden daha başarılı sonuçlar vermiştir.