Döviz Kuru Tahmini: LSTM Yaklaşımıyla Türkiye Üzerine Bir Uygulama

Bu çalışma, Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası’ndan (TCMB) elde edilen 2012–2025 dönemine ait aylık USD/TRY döviz kuru verilerine dayanarak, Long Short-Term Memory (LSTM) derin öğrenme modeli ile kur tahmini yapmayı amaçlamaktadır. Finansal zaman serilerinin doğrusal olmayan ve dalgalı yapısı, geleneksel modellerin karmaşık desenleri yakalamakta yetersiz kalmasına neden olmaktadır. Bellek temelli mimarisi sayesinde LSTM, bu tür tahmin görevleri için güçlü bir alternatif sunmaktadır. Çalışmada, geçmiş döviz kuru verileriyle eğitilmiş tek değişkenli bir LSTM modeli kullanılarak ileriye dönük 12 aylık tahmin gerçekleştirilmiştir. Modelin başarımı Kök Ortalama Kare Hata (RMSE) ile değerlendirilmiş ve sonuçlar grafiksel olarak sunulmuştur. Elde edilen bulgular, LSTM’nin doğru ve dengeli tahminler sunduğunu göstermekte, bu yönüyle finansal tahminleme için umut vadettiğini ortaya koymaktadır. Gelecekte yapılacak araştırmalarda faiz oranları ve küresel ekonomik göstergeler gibi dışsal değişkenlerin de modele entegre edilmesi önerilmektedir.