Bankacılıkta dijitalleşme süreci ve enflasyona etkisinin makine öğrenmesi yöntemi ile tespiti: Türkiye örneği
[ X ]
Tarih
2024
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Tarsus Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Dijital teknolojilerin bankacılıkta kullanımı ile sektörde yeni bir model oluşmuştur. Finansal sektörün önemli bir üyesi olan bankacılık sektörünün dijital dönüşümü yalnızca kendi içerisinde değil, ekonomik olarakta incelenmesi gereken bir konudur. Dijitalleşmenin hızla yayılması ve etkisi göz önünde bulundurulduğunda söz konusu etkinin bankacılık sektörü ile beraber makroekonomik boyutunun da değerlendirilmesi gerekmektedir. Bu çalışma, bankacılık sektöründe dijitalleşmenin enflasyon üzerindeki etkisini anlamak için makine öğrenmesi yöntemleri kullanarak tahmine dayalı bir model geliştirmektedir. Çevrimiçi bankacılık hizmetleri ve dijital ödeme yöntemleri gibi dijitalleşmenin çeşitli boyutlarını ele alarak hazırlanan çalışma, bu boyutların enflasyon üzerindeki etkilerini araştırmaktadır. Büyük veri setlerinde başarı sonuçlar elde eden makine öğrenimi yöntemleri, bu etkiyi ölçmek için bir araç olarak kullanılacaktır. Analiz sonucuna göre enflasyonu en doğru tahmin eden algoritma gradyan artırma iken; mobil bankacılık kullanımı enflasyonu en çok etkileyen öznitelik olarak bulunmuştur.
The use of digital technologies in banking has created a new model in the sector. The digital transformation of the banking sector, which is an important member of the financial industry, is an issue that needs to be analyzed in itself and economically. Considering the rapid spread and impact of digitalization, it is necessary to evaluate the macroeconomic dimension of this impact along with the banking sector. This study develops a predictive model using machine learning methods to understand the impact of digitalization on inflation in the banking sector. Taking into account various dimensions of digitalization such as online banking services and digital payment methods, the study investigates the effects of these dimensions on inflation. Machine learning methods, which achieve successful results in large data sets, will be used to measure this effect. According to the results of the analysis, the algorithm that predicts inflation most accurately is gradient boosting. At the same time, mobile banking usage is the attribute that affects inflation the most.
The use of digital technologies in banking has created a new model in the sector. The digital transformation of the banking sector, which is an important member of the financial industry, is an issue that needs to be analyzed in itself and economically. Considering the rapid spread and impact of digitalization, it is necessary to evaluate the macroeconomic dimension of this impact along with the banking sector. This study develops a predictive model using machine learning methods to understand the impact of digitalization on inflation in the banking sector. Taking into account various dimensions of digitalization such as online banking services and digital payment methods, the study investigates the effects of these dimensions on inflation. Machine learning methods, which achieve successful results in large data sets, will be used to measure this effect. According to the results of the analysis, the algorithm that predicts inflation most accurately is gradient boosting. At the same time, mobile banking usage is the attribute that affects inflation the most.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Bankacılık, Banking
