Bir Makine Öğrenimi Uygulaması: G7 Ülkelerinde Finansal Kriz Tahminleme
Bu çalışmada, 1870-2020 dönemi için G7 ülkelerine ait finansal ve makroekonomik veriler kullanılarak sistemik bankacılık kriz tahmininde XGBoost tabanlı bir model geliştirilmiştir. Modelin karar alma süreçlerini anlamlandırmak amacıyla SHAP (SHapley Additive exPlanations) yöntemleri uygulanarak mode...
Saved in:
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Ekonomi ve Finansal Araştırmalar Derneği
2025-06-01
|
| Series: | Ekonomi, Politika & Finans Araştırmaları Dergisi |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/4624814 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Summary: | Bu çalışmada, 1870-2020 dönemi için G7 ülkelerine ait finansal ve makroekonomik veriler kullanılarak sistemik bankacılık kriz tahmininde XGBoost tabanlı bir model geliştirilmiştir. Modelin karar alma süreçlerini anlamlandırmak amacıyla SHAP (SHapley Additive exPlanations) yöntemleri uygulanarak model sonuçları arasındaki nedensel ilişkiler analiz edilmiştir. Bulgular, XGBoost'un yüksek tahmin performansı sergileyerek uygulayıcılar ve politika yapıcılar için kriz riskini değerlendirmede yeni olanaklar sunduğunu göstermektedir. Ek olarak SHAP değerleri, tahmin edici değişkenler ile kriz riski arasındaki karmaşık ilişkileri ortaya çıkararak makine öğrenimi modellerinin şeffaflığını ve hesap verebilirliğini önemli ölçüde artırmaktadır. Bu yaklaşım, finansal krizlerin temel ekonomik itici güçlerini belirleme konusunda güvenilir bir altyapı sunarak politika tercihlerinin daha kapsamlı bir karar alma sürecine dahil edilmesine olanak tanımaktadır. |
|---|---|
| ISSN: | 2587-151X |