İki Güçlü Disiplinin Sentezi
Geleneksel ekonometri, "nedensellik" (causality) ve teorik tutarlılık üzerine odaklanırken; modern makine öğrenmesi (Machine Learning - ML), "tahmin başarısı" (prediction accuracy) ve desen tanıma üzerine yoğunlaşır. Bu iki disiplinin entegrasyonu, hem açıklanabilir hem de yüksek performanslı modellerin yolunu açar. Artık sadece "Ne oldu?" değil, "Ne olacak?" sorusuna da en hassas cevabı verebiliyoruz.
Ekonometri vs. Makine Öğrenmesi
graph TD
subgraph Ekonometri
A[Odak: Nedensellik & Yorum]
B[Teori Tabanlı Modeller]
C[Küçük/Orta Veri]
D[p-değeri, Güven Aralığı]
end
subgraph "Makine Öğrenmesi"
E[Odak: Tahmin & Doğruluk]
F[Veri Tabanlı Algoritmalar]
G["Büyük Veri (Big Data)"]
H[Cross-Validation, Test Hatası]
end
A -.-> E
B -.-> F
Hibrit Yaklaşımlar ve Algoritmalar
İş dünyasında en iyi sonuçları almak için bu iki yaklaşımı birleştiriyoruz:
- Topluluk Öğrenmesi (Ensemble Learning): Random Forest, XGBoost ve LightGBM gibi algoritmalar, yüzlerce karar ağacını birleştirerek tek bir modelden çok daha güçlü tahminler üretir. Doğrusal olmayan karmaşık ilişkileri yakalamakta üstündürler.
- Düzenlileştirme (Regularization - LASSO/Ridge): Çok sayıda değişkenin olduğu durumlarda (Big Data), aşırı öğrenmeyi (overfitting) önlemek ve en önemli değişkenleri seçmek için kullanılır.
\[ \min_{\beta} \left( \sum_{i=1}^n (y_i - \sum_{j=1}^p x_{ij}\beta_j)^2 + \lambda \sum_{j=1}^p |\beta_j| \right) \]
- LASSO Formülü: Hata kareler toplamına eklenen ceza terimi.
- $\lambda$: Ceza parametresi. Arttıkça model basitleşir, azaldıkça karmaşıklaşır.
- Amaç: Gereksiz değişkenlerin katsayılarını sıfıra indirerek otomatik değişken seçimi yapmak.
- Yapay Sinir Ağları (Deep Learning): İnsan beyninin nöron yapısını taklit ederek, özellikle görüntü, ses ve metin gibi yapısal olmayan verilerden ekonomik içgörüler elde edilmesini sağlar.
Uygulama Alanları
- Yüksek Frekanslı Ticaret (HFT): Saniyeler içinde milyonlarca işlem verisini analiz ederek alım-satım kararları veren algoritmalar.
- Talep Tahmini: Mevsimsellik, promosyonlar, hava durumu ve makroekonomik verileri birleştirerek stok optimizasyonu sağlamak.
- Metin Madenciliği ve Duygu Analizi: Haber metinleri, sosyal medya paylaşımları ve merkez bankası tutanaklarını analiz ederek piyasa yönünü tahmin etmek.
- Kredi Risk Modellemesi: Geleneksel finansal verilerin yanı sıra alternatif verileri (dijital ayak izi) de kullanarak daha kapsayıcı risk skorları üretmek.
Yeni Sav Danışmanlık olarak, en son yapay zeka teknolojilerini ekonomik analiz süreçlerinize entegre ediyor, verinin gücünü rekabet avantajına dönüştürüyoruz.