Ana Akım Ekonometrik Modellerin Ötesinde

ANA AKIM EKONOMETRİK MODELLERİN ÖTESİNDE

Önsöz

Son yıllarda, ana akım ekonometrik modellerin doğruluğu konusunda artan bir polemik mevcuttur. Ekonometrik modellerin temel amacı, ekonomik bir konuyu nicel bir model çerçevesinde analiz etmek ve tahminlerde bulunmaktır. Ancak analizlerin birçok varsayım altında yapılması ve birçok faktörün göz ardı edilmesi modelleri gerçek dünyadan uzaklaştırmaktadır. Çoğu zaman ana akım ekonometristler, verileri yanlış bir şekilde modele uyarladıkları için eleştirilmektedirler.

Günümüzün teknolojik olarak gelişmiş dünyasında ekonomideki her ajan birbirine bağlıdır ve büyük bir ağı oluşturmaktadırlar. Bu durum, büyük veri olarak adlandırılan geniş bir veri yelpazesine ulaşılmasını mümkün kılmaktadır. Büyük verilere dayalı gerçekçi modeller oluşturmak için geleneksel yöntemler yeterli değildir.

“Ana Ekonometrik Modellerin Ötesinde” başlıklı bu kitap projesi, daha doğru sonuçlar elde etmek için özellikle Makine Öğrenimi, Etmen Tabanlı Hesaplamalı Modeller, Sinir Ağları, Tahmin Yöntemleri, Kement ve Ridge Regresyonlarına dayalı yeni ekonometrik modelleri kullanan çalışmaları bir araya getirmeyi amaçlamaktadır. Bu bağlamda kitap üç bölümden oluşmaktadır. Birinci bölümde mikroekonomi uygulamaları ile ilgili çalışmalar, ikinci bölümde makroekonomi uygulamaları ile ilgili çalışmalar ve son olarak da üçüncü bölümde finans sektörü uygulamaları ele alınacaktır.

 

Kitap Projesi Ana Temaları

Makine Öğrenme
Derin Öğrenme
Ajan Tabanlı Hesaplamalı Modeller
Büyük Veri için Yeni Ekonometrik Modeller
Nöral Ağlar
Tahmin Yöntemleri
K-En Yakın Komşu regresyonu (KNN)
Radyal Temel Fonksiyonlar (RBF)
Çok Katmanlı Algılayıcı (MLP)
Bayesian Sinir Ağı (BNN)
Genelleştirilmiş Regresyon Sinir Ağları (GRNN)
CART regresyon ağaçları (CART)
Destek Vektör Regresyonu (SVR)
Gauss Süreçleri (GP)
Kement Regresyonu
Sırt Regresyonu
Uygulamalar için Önerilen Konular

Ekonomik Karar Alma
Pazar Yapısı
Enerji Ekonomisi
Politika Önerileri
İş Döngüleri
Durgunluk Tahmini
Büyüme Oranı ve İşsizlik Oranlarının Tahmini
Varlık Fiyatlandırması
Borsa Simülasyonları
Risk analizi

 

 

 

Doç. Dr. Hale Kırer Silva Lecuna

E-posta: hkirer@bandirma.edu.tr

 

 

 

 BEYOND THE MAINSTREAM ECONOMETRIC MODELS

Preface

In recent years, there is an increasing polemic about the accuracy of the mainstream econometric models. The main objective of the econometric models is to analyze an economic issue within the frame of a quantitative model and to make estimations. However, to make the analyses under many assumptions and to disregard a lot of factors keep the models apart from the real world. Most of the time, the mainstream econometrists are being criticized since they somehow fit the data to the model.

In today’s technologically advanced world, every agent in the economy is connected, which create a big network. This situation enables to reach a wide range of data, called big data. Traditional methods are not adequate to build realistic models based on big data.

This book project, entitled “Beyond the Mainstream Econometric Models”, aims to bring studies that particularly employ the new econometric models based on Machine Learning, Agent Based Computational Models, Neural Networks, Prediction Methods, Lasso and Ridge Regressions in order to achieve more accurate economic outcomes. Accordingly, there will be three sections in the book. In the first section the studies on microeconomics applications, in the second section the studies on macroeconomics applications, and finally, in the last section financial sector applications will be considered.

Sincerely,

Asst. Prof. Hale Kırer Silva Lecuna

 Main Themes of the Book Project

  • Machine Learning
  • Deep Learning
  • Agent-Based Computational Models
  • New Econometric Models for Big Data
  • Neural Networks
  • Prediction Methods
  • K-Nearest Neighbor regression (KNN)
  • Radial Basis Functions (RBF)
  • Multi-Layer Perceptron (MLP)
  • Bayesian Neural Network (BNN)
  • Generalized Regression Neural Networks (GRNN)
  • CART regression trees (CART)
  • Support Vector Regression (SVR)
  • Gaussian Processes (GP)
  • Lasso Regression
  • Ridge Regression

Recommended Topics for Applications

  • Economic Decision-Making
  • Market Structure
  • Energy Economics
  • Policy Recommendations
  • Business Cycles
  • Recession Forecasting
  • Forecasting of Growth Rate and Unemployment Rates
  • Asset Pricing
  • Stock Market Simulations
  • Risk Analysis

Target Audience

The target audiences of this book are academics, scholars and researchers who are interested in heterodox economic analyses.

 

Kitap Projemiz Ekin Yayınevi Tarafından Yayınlanacaktır.

 

Bölüm için oluşturulan metinlerde editörler ihtiyaca bağlı olarak düzeltme/düzenleme isteyebilirler. Ayrıca kitapta yer alan tüm bölümler, basım öncesi hakem kontrolünden geçecek, hakemlerden gelecek raporlardan sonra (gerekliyse) düzenlemeler yapıldıktan ve editör onayından sonra yayın aşamasına alınacaktır.

Bölümlerde 500-700 kelime aralığında İngilizce genişletilmiş özet yer alacaktır. Genişletilmiş özetlerde çalışmanın amacı, yöntemi, bulguları alt başlıklar halinde yer alacaktır.

Bölümler en fazla üç yazarlı olacak ve her bir yazar sadece bir bölümde yer alacaktır.

Bölüm yazarlarından en az birinin doktor ünvanına sahip olması gerekmektedir.

Kitap projemizi en kısa sürede netleştirmek ve hayata geçirmek istediğimiz için size tanınan süre içinde katkılarınızı bekliyoruz.

Tam metinlerin teslim tarihi 15 Aralık 2022’dir. Kitap 2023 Şubat ayında yayımlanacaktır.

Detaylı Bilgi için lütfen editörler ile iletişime geçiniz.