K-EN YAKIN KOMŞU ALGORİTMASI İLE OECD ÜLKELERİNİN EKONOMİK ÖZGÜRLÜK KATEGORİLERİNİN TAHMİN EDİLMESİ

Author:

Year-Number: 2020-44
Yayımlanma Tarihi: 2020-02-25 20:43:46.0
Language : Türkçe
Konu : Uluslararası İktisat
Number of pages: 577-590
Mendeley EndNote Alıntı Yap

Abstract

Bu çalışmada Türkiye’nin de yer aldığı toplam 36 OECD ülkesinin 2017 yılı ekonomik özgürlük endeks kategorilerinin, k-NN algoritması yardımı ile 2016 yılı verileri kullanılarak tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda dört makro ekonomik değişkenden (ithalat, ihracat, işsizlik, enflasyon) ve ekonomik özgürlük puanlarından yararlanılmıştır. Bir başka ifade ile bu değişkenler ve ekonomik özgürlük puanları yardımıyla hesaplanan analiz doğrultusunda OECD ülkelerinin 2017 yılına ait ekonomik özgürlük kategorileri tahmin edilerek gerçek kategorileriyle karşılaştırılmıştır. Sınıflandırma yöntemlerinden biri olan k-NN algoritmasının kullanıldığı bu araştırmada, farklı k değerleri üzerinden değerlendirmeler yapılmıştır. Yedi ülkede, belirlenen tüm k değerleri için algoritmanın doğru tahmin ettiği ve iki ülkede de tüm k değerleri için yanlış tahminde bulunduğu çalışmanın en önemli bulguları arasındadır.

Keywords

Abstract

The aim of this study is to predict 2017 economic freedom index categories of 36 OECD countries including Turkey by the help of k-nearest neighbor algorithm using the data for 2016. For this purpose, four basic macro-economic indicators (import, export, unemployment and inflation) and economic freedom scores were used. In other words, with the help of analysis implemented with these variables, the economic freedom categories of 36 OECD countries were predicted for the year 2017. In this study, which uses one of the classification methods, the k-NN algorithm, evaluations were made on different k values. The most important findings of this study are; for each k value, the algorithm predicted correctly for seven countries among 36 OECD countries and the algorithm predict incorrectly for two countries.

Keywords