Forecastıng The Determınants Of Exchange Rate: A Model Proposal Usıng Lınear Tıme Serıes And Nonlınear Artıfıcıal Neural Network (Ann) Approaches

Ersin Sünbül; Yasemin Keskin Benli

Article Details

Forecastıng The Determınants Of Exchange Rate: A Model Proposal Usıng Lınear Tıme Serıes And Nonlınear Artıfıcıal Neural Network (Ann) Approaches

Authors:

Ersin Sünbül | Yasemin Keskin Benli

Publisher:

Ankara Hacı Bayram Veli University

Main Topics:

Uluslararası Bankacılık

Journal:

Bankacılık ve Finansal Araştırmalar Dergisi Vol.12 Issue 2, pp.192-209

Document Type:

Article

Publication Date:

7/2025

Document Language:

Turkish

Document ID (Org No.):

2001354770

pISSN:

2148-4090

Keywords:

Abstract:

 Çalışmanın amacı, döviz kurunu etkileyen en önemli değişkenleri belirlemek ve doğrusal ile doğrusal olmayan zaman serisi modelleri kullanarak tahmin gücü yüksek bir model önermektir. Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankasından alınan verilerle 16 değişken analiz edilmiştir. Üç farklı model uygulanmıştır: Geleneksel Yapay Sinir Ağı YSA modeli 97,2 doğruluk, RMSE 2.7960, VAR-YSA birleşik modeli 99,6 doğruluk, RMSE 0.3184 ve Çok Aşamalı Veri Temizleme-Nedensellik-YSA modeli 99,7 doğruluk, RMSE 0.3062. Üçüncü model en yüksek tahmin başarısını göstermiştir. Döviz kurunu etkileyen başlıca değişkenler tüketici fiyat endeksi, reel faiz oranı, işsizlik oranı, cari açık, gayri safi yurt içi hasıla ve ihracattır. Sonuçlar, ekonomik karar vericiler ve araştırmacılar için stratejik öngörüler sunmakta ve literatüre önemli katkılar sağlamaktadır.

 Çalışmanın amacı, döviz kurunu etkileyen en önemli değişkenleri belirlemek ve doğrusal ile doğrusal olmayan zaman serisi modelleri kullanarak tahmin gücü yüksek bir model önermektir. Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankasından alınan verilerle 16 değişken analiz edilmiştir. Üç farklı model uygulanmıştır: Geleneksel Yapay Sinir Ağı YSA modeli 97,2 doğruluk, RMSE 2.7960, VAR-YSA birleşik modeli 99,6 doğruluk, RMSE 0.3184 ve Çok Aşamalı Veri Temizleme-Nedensellik-YSA modeli 99,7 doğruluk, RMSE 0.3062. Üçüncü model en yüksek tahmin başarısını göstermiştir. Döviz kurunu etkileyen başlıca değişkenler tüketici fiyat endeksi, reel faiz oranı, işsizlik oranı, cari açık, gayri safi yurt içi hasıla ve ihracattır. Sonuçlar, ekonomik karar vericiler ve araştırmacılar için stratejik öngörüler sunmakta ve literatüre önemli katkılar sağlamaktadır.

 Çalışmanın amacı, döviz kurunu etkileyen en önemli değişkenleri belirlemek ve doğrusal ile doğrusal olmayan zaman serisi modelleri kullanarak tahmin gücü yüksek bir model önermektir. Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankasından alınan verilerle 16 değişken analiz edilmiştir. Üç farklı model uygulanmıştır: Geleneksel Yapay Sinir Ağı YSA modeli 97,2 doğruluk, RMSE 2.7960, VAR-YSA birleşik modeli 99,6 doğruluk, RMSE 0.3184 ve Çok Aşamalı Veri Temizleme-Nedensellik-YSA modeli 99,7 doğruluk, RMSE 0.3062. Üçüncü model en yüksek tahmin başarısını göstermiştir. Döviz kurunu etkileyen başlıca değişkenler tüketici fiyat endeksi, reel faiz oranı, işsizlik oranı, cari açık, gayri safi yurt içi hasıla ve ihracattır. Sonuçlar, ekonomik karar vericiler ve araştırmacılar için stratejik öngörüler sunmakta ve literatüre önemli katkılar sağlamaktadır.

 The aim of this study is to identify the most significant variables influencing the exchange rate and to propose a high-performing predictive model using both linear and nonlinear time series methods. A dataset comprising 16 variables obtained from the Central Bank of the Republic of Turkey was analyzed. Three different models were applied: a traditional Artificial Neural Network ANN model 97.2 accuracy, RMSE 2.7960, a combined VAR-ANN model 99.6 accuracy, RMSE 0.3184, and a Multi-Stage Data CleaningCausalityANN model 99.7 accuracy, RMSE 0.3062. The third model demonstrated the highest predictive accuracy. The key determinants of the exchange rate were identified as the consumer price index, real interest rate, unemployment rate, current account balance, gross domestic product, and exports. The findings offer strategic insights for policymakers and researchers, contributing meaningfully to the existing literature.

Article Details

Forecastıng The Determınants Of Exchange Rate: A Model Proposal Usıng Lınear Tıme Serıes And Nonlınear Artıfıcıal Neural Network (Ann) Approaches

Authors:

Ersin Sünbül | Yasemin Keskin Benli

Publisher:

Ankara Hacı Bayram Veli University

Main Topics:

Uluslararası Bankacılık

Journal:

Bankacılık ve Finansal Araştırmalar Dergisi Vol.12 Issue 2, pp.192-209

Document Type:

Article

Publication Date:

7/2025

Document Language:

Turkish

Document ID (Org No.):

2001354770

pISSN:

2148-4090

Theory of Exchange Rate

Toda-Yamamoto Causality Analysis

Artificial Neural NetworkDöviz Kuru Teorileri

Toda-Yamamoto Nedensellik Analizi

Yapay Sinir Ağı.

Issues

Article Details

Forecastıng The Determınants Of Exchange Rate: A Model Proposal Usıng Lınear Tıme Serıes And Nonlınear Artıfıcıal Neural Network (Ann) Approaches

Authors: Ersin Sünbül | Yasemin Keskin Benli

Publisher: Ankara Hacı Bayram Veli University

Main Topics: Uluslararası Bankacılık

Journal: Bankacılık ve Finansal Araştırmalar Dergisi Vol.12 Issue 2, pp.192-209

Document Type: Article

Publication Date: 7/2025

Document Language: Turkish

Document ID (Org No.): 2001354770

pISSN: 2148-4090

Theory of Exchange Rate

Toda-Yamamoto Causality Analysis

Artificial Neural NetworkDöviz Kuru Teorileri

Toda-Yamamoto Nedensellik Analizi

Yapay Sinir Ağı.

Issues

Authors:

Ersin Sünbül | Yasemin Keskin Benli

Publisher:

Ankara Hacı Bayram Veli University

Main Topics:

Uluslararası Bankacılık

Journal:

Bankacılık ve Finansal Araştırmalar Dergisi Vol.12 Issue 2, pp.192-209

Document Type:

Article

Publication Date:

7/2025

Document Language:

Turkish

Document ID (Org No.):

2001354770

pISSN:

2148-4090