Yazar "Liman, Yagmur Saglam" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 2 / 2
  • [ X ]
    Öğe
    BATI BALKANLAR VE AB DIS TICARETINE KONU MALLAR ÜZERINE AMPIRIK BIR ANALIZ
    (PressAcademia, 2021) Liman, Yagmur Saglam; Erataş Sonmez, Filiz
    Amaç - Bu makale Bati Balkanlar ve Avrupa Birligi (AB) arasinda ticareti analiz etmektedir.Metodoloji - Söz konusu mallarin ticaretinin analizinde (SITC mal gruplarini dikkate alarak - birincil mallar - imalat (üretilen) mallari - digermallar) 2002-2019 yillarini kapsayan bir dönem için Yapisal VAR yöntemi kullanilmistir.Bulgular - Elde edilen ampirik analiz bulgularina göre; SVAR sistemine ait sifir hipotezi ‘’AB ve Bati Balkanlar arasinda dis ticaret yoktur’’reddedilmektedir. Kisa dönemde degiskenler arasinda ayni yönde bir iliski oldugunu söyleyebilmek mümkündür. Uzun dönemde, ticaretdengesinde meydana gelecek bir birim standart hatalik içsel ya da dissal sok, diger degiskenler üzerine es-anli etkisini; birincil mallar içinbirinci dönemden itibaren, imalat mallari için üçüncü dönemden ve diger mallar için dördüncü dönemde itibaren birakmaktadir ve bu etkion dönemlik süreçte kalicidir.Sonuç - Imalat mallari üzerine gelecek bir sok ise hem ticaret dengesini ani ve negatif bir sekilde etkilerken, diger mallar ve birincil mallarüzerinde olumsuz ve kalici bir etkisi bulunmaktadir. Diger mallar da meydana gelen bir degisim ticaret dengesini önce olumlu daha sonraolumsuz yönde etkilemektedir. O halde en dissal degiskenden en içsel degiskene dogru SVAR sistemi elemanlarini siralayacak olursak;birincil mallar, imalat mallari diger mallar ve ticaret dengesidir.
  • [ X ]
    Öğe
    Estimating Return Rate of Blockchain Financial Product by ANFIS-PSO Method
    (Springer International Publishing Ag, 2022) Birim, Sule Ozturk; Sonmez, Filiz Eratas; Liman, Yagmur Saglam
    Today, blockchain technology is developing rapidly and the volume of blockchain financial product trading is increasing rapidly as well. The aim of this study is to predict the return rates of cryptocurrencies with the help of artificial learning applications, considering the complex and unstable structure of the financial system. The rate of return is one of the important criteria used for investment decisions. Therefore, an efficient method for return rate prediction will help investors in preparing their portfolios. Ethereum, one of the top three most traded cryptocurrencies in the world, was chosen for empirical analysis. The adaptive neuro-fuzzy inference system approach (ANFIS) has emerged as a method that has been frequently used in recent years. ANFIS uses optimization algorithms to obtain the best prediction performance based on neural network modeling. The ANFIS approach has a multilayered structure consisting of many nodes inside and connections between the layers. ANFIS retains the properties of a fuzzy system while applying the principles of a neural network. Computations in the layers are conducted to learn and reproduce the information of the system. In this study, the particle swarm optimization (PSO) algorithm is used to train the ANFIS network. PSO aims to find the best-performing model in predicting the prices of three major cryptocurrencies that are Bitcoin, Ethereum, and Tether. The prediction accuracy of the proposed models was checked on the test set with performance indicators of root mean squared error (RMSE) and mean absolute percentage error (MAPE). The ANFIS-PSO approach gives strong results in cryptocurrency rate of return estimation.