Forecasting of Turkish housing price index: ARIMA, random forest, ARIMA-random forest

Abstract

Amaç- Bu çalışmanın amacı, Makine Öğrenmesi yöntemlerinden yararlanarak geliştirilen modellerin zaman serilerinin öngörüsünde alternatif bir yöntem olup olmadığının incelenmesidir. Yöntem- Geleneksel olarak, Otoregresif Entegre Hareketli Ortalama (ARIMA) modeli, zaman serisi tahmininde en yaygın kullanılan doğrusal modellerden biridir. Çalışmada, ARIMA modellerinin yanı sıra Rassal Orman ve Hibrit Rassal Orman yöntemleri kullanılmış ve Türkiye Konut Fiyat Endeksi serisi için bu modellerin öngörü performansları karşılaştırılmıştır. Bulgular- Hibrit modelin konut fiyat endeksini öngörmede diğer yöntemlerden daha başarılı olduğu tespit edilmiştir. Sonuç- Sonuç olarak, ARIMA ve Makine Öğrenmesi yöntemini birleştiren hibrit modellerin, ekonomik ve finansal verilerin öngörüsünde alternatif bir yöntem olarak kullanılabileceği tespit edilmiştir.