Metodoloji ve Veri

Sinir ağları metodolojisi sadece girdi-çıktı örnekleri üzerine kurulu olan tasarımlarla büyük sayıda girdileri kapsayan oldukça yararlı doğrusal olmayan sistemler dizayn etmemize olanak sağlar (Fine, 1999:7).

Bir ya da birkaç katmanlı ara birimler ağa ilave edildiği zaman YSA’lar daha etkindir. Girdi birimleri bir ya da birkaç katman üzerine kurulu olan ve gizli katman da denilen bu ara birimlere sinyaller gönderir. Bu tür ara katmanlar girdi ve çıktı katmanlarından ayrıştırılmak için genellikle gizli katman olarak adlandırılır. Bir ya da birkaç gizli katmanlı ağlar çok katmanlı YSA’lar olarak ifade edilir. Literatürde en sık karşılaşılan ve kullanılan çok katmanlı YSA türü çok katmanlı perseptrondur.

YSA’lar birçok farklı araştırma ve uygulama alanında kullanılmaktadır. Bu çalışmada da uygulayıcılar arasında şimdiye kadarki en popüler YSA türü olan tek gizli katmanlı ileri beslemeli model olarak adlandırılan spesifik bir YSA türü kullanılacaktır. Ayrıca bu model kurulurken çok katmanlı ağ metodolojisi tercih edilecektir. Çok katmanlı ağın tercih edilmesinin temel nedeni; en yaygın uygulanan ve oldukça başarılı sonuçlar elde edilmesini sağlayan sinir ağı topolojilerinden biri olmasıdır. Bu araştırmada bağımsız değişkenler için 1990:1-2011:6 dönemi verileri kullanılırken bağımlı değişkenler için 1990:2-2011:7 dönemi verileri kullanılacaktır.

Çok katmanlı ağ (perseptron) bağımlı değişkenin tahmin hatasını minimize eden tahmincilerin bir fonksiyonudur. Çok katmanlı ağın iki önemli özelliği şunlardır: Düz olması gereken bir eğriselliğe sahip olan doğrusal omayan işleme birimleri (en yaygın kullanılanları lojistik fonksiyon ve hiperbolik tanjant’tır) ve onların kitlesel -belirli bir katmanın herhangi bir unsurunun sonraki katmanın tüm unsurlarını beslemesi gibi- iç bağlantısıdır (Principe, Lefebvre ve Euliano, 1999).

Çok katmanlı ağlar (perseptronlar) normalde geri yayılma algoritmasıyla eğitilir (Principe, Lefebvre ve Euliano, 1999). Geri yayılma kuralı ağ aracılığıyla hataları yayar ve gizli işlem unsurlarının adaptasyonuna izin verir. Çok katmanlı ağ sistem için arzu edilen cevabın bilinmesi gerektiğini ifade eden hata düzeltmedeki öğrenmeyle eğitilir.

Perseptron öğrenme kuralı girdi vektörü ve arzu edilen bir çıktıdan oluşan öğretici bir örneklem setine sahip olduğumuzu varsayar. Tek gizli katmana sahip çok katmanlı perseptron öğrenme kuralı aşağıdaki gibi bir forma sahiptir:

1- Bağlantılar için rassal ağırlıklarla başlamak;

2- Eğitim örneklem setinden bir girdi vektörü seçmek;

3- Perseptron yanlış bir cevap verirse tüm bağlantıları belirli bir kurala göre modifiye etmek ve

4- İkinci adıma geri dönmek.

Basit bir ağ, çıktı biriminin değeri ve girdi birimlerinin değerleri arasındaki ilişkiyi temsil edebilir.

4.1.2.1. Para Krizlerinin Tanımı

Para krizleri tahminine yönelik bir erken uyarı sistemi oluşturulurken, kriz tanımları önemli bir konuma sahiptir. Ampirik para krizi modelleri literatüründe pek çok para krizi tanımıyla karşılaşmak mümkündür. Bunlardan bazılarına önceki bölümlerde değinilmişti. Bu bölümde ise bir erken uyarı sistemi oluşturulması açısından önem arz eden bazı kriz tanımlarına yer verilmiştir.

Edison (2000)’a göre bir Erken Uyarı Sistemi iki unsurdan oluşmalıdır. Bunlardan ilki kusursuz bir kriz tanımı ve ikincisi ise bir krizin ortaya çıkışına ilişkin tahminleri ortaya koymak için bu tanımı kullanacak bir mekanizmadır. Her iki unsur da bir para krizini doğru bir şekilde teşhis etmekte önemlidir. Para krizi ampirik modellerine ilişkin literatürde; farklı araştırmacılar para krizi tanımına ilişkin alternatif yaklaşımlar benimserken, para krizi tanımı kadar çok erken uyarı sistemi modeli bulunduğu görülebilir. Bazıları para krizini sadece ülkenin nominal döviz kurunda önemli bir azalma olarak tanımlarken bazıları da -özellikle Eichengreen, Rose ve Wyplosz (1994)- unsurları; nominal kurdaki değişmeler ve sık sık politika yapıcılar tarafından kur hareketlerine müdahale için kullanılan diğer iki unsur olan faizlerdeki değişmeler ve uluslararası rezervlerdeki değişmelerden oluşan spekülatif bir baskı indeksinin aşılması olarak bir para krizini tanımlar. Eichengreen, Rose ve Wyplosz (1995) tarafından popüler hale getirilen bu kriz ölçüsüne göre spekülatif baskı indeksinde en azından indeksin ortalamasından iki standart sapma yukarı hareket edildiği zaman kur krizi

rezervlerdeki değişmelerin doğrusal bir kombinasyonu olan spekülatif bir baskı indeksi kullanılmasının arkasındaki neden sadece nominal kurdaki değişmelerden daha kapsamlı olmasıdır çünkü indeks sabit kur, sürünen parite ve kur bandı dahil farklı kur rejimleri altında para üzerinde meydana gelen hem başarılı hem de başarısız saldırıları yakalar. Başarılı bir saldırı kurda bir değişime işaret edecektir ancak para otoriteleri hem faiz oranlarını yükseltmek hem de döviz satmak suretiyle bu saldırıları bertaraf imkanına sahiptirler.

Caramazza, Ricci ve Salgado (2000:7) kriz tanımları için spekülatif bir baskı indeksi kullanır. Bu indeks aylık kur ve rezerv değişmelerinin ağırlıklı bir ortalamasıdır. Ağırlıklar indeksin iki unsurunun şartlı varyansı eşit olsun diye seçilir ve trendler de ülkeye özgüdür. Kaminsky, Lisondo ve Reinhart (1998) ve Goldstein, Kaminsky ve Reinhart (2000) da kriz tanımlarında bir kur baskı indeksi kullanırlar. Bu indeks nominal kur ve rezervlerdeki aylık değişmelerin ağırlıklı ortalaması kullanılarak oluşturulur. Bu indeksin ortalamasından 3 standart sapma uzaklaşılması, ulusal parada hızlı bir değer kaybı ve uluslararası rerevlerde büyük bir azalma kriz tanımı için referans değer olarak kullanılır.

Glick ve Moreno (1999) krizleri kurdaki yüzde değişmenin ortalama artı iki standart sapmayı aşması olarak karakterize eder. Esquievel ve Larrain (1998) ise kriz tanımlarında reel kurdaki değişmeyi kullanır. Bu araştırma kriz dönemlerini iki şekilde tanımlar. Birincisinde kriz tanımı için Kaminsky, Lisondo ve Reinhart (1998) ve Goldstein, Kaminsky ve Reinhart (2000)’ın kriz tanımlarında kullandığı indekse benzer bir şekilde bir kur baskı indeksi oluşturulur. İkincisinde ise kriz dönemleri tahmin edilen bir denge reel kurdan asıl reel kurun sapmaları olarak tanımlanır. Özel olarak para krizleri de Hodric-Prescott filtrelenmiş serilerinden asıl reel kurun sapmaları olarak tanımlanır. Filtrelenmiş seriler, serilerdeki rassal trendleri yakalar ve potansiyel olarak durağan olmayan reel kur serilerinin konjonktürel davranışı üzerine yoğunlaşmamıza izin verir.

Bu modelde 1990’dan 2011’e kadar olan aylık veriler kullanılmıştır. Yapay sinir ağı modelinde kullanılacak kriz bağımlı değişkeni her iki yöntemle de belirlenmiş ve benzer sonuçlara ulaşılmıştır. Böylece krizin ortaya çıktığı yıllarda, krizin ocak ayından aralık

ayına kadar devam ettiği varsayılmış ve her bir kriz yılı için 12 aylık kriz penceresi kullanılmıştır. -6