Ekonomi, sosyal bir bilimdir. Fizik ya da kimya gibi pozitif bilim olmadığından, doğa kanunlarıyla ifade edilemez. Fakat, ekonominin tek konusunun insanlar olduğunu söylemek de bence eksik bir tanımlama olur. Nihayetinde, toplu halde yaşayan bazı hayvanlar arasında da takas ekonomisinin ilkel biçimleri görülüyor. O zaman diyebiliriz ki, Ekonomi bilimi insanları ve bazı toplu halde yaşayan canlıları ilgilendirir. Aşağıda, ekonomi okumak isteyenlerin dikkat etmesi gereken konuları madde madde açıklamaya çalıştım.
1. İngilizce Öğrenin
Olmazsa olmaz. Neredeyse tüm bilimlerde olduğu gibi, ekonomide de ingilizcenin hükümranlığı mevcut. İngilizcenizi, okuduğunuzu tam olarak anlayıp özümseyebilecek şekilde geliştirmek zorundasınız. Akademik literatürün de piyasa kurumlarının yayınladığı araştırma raporları vs.'nin de büyük kısmı ingilizce olduğundan; dile akademik ve terimsel olarak hakim olmak, araştırma yapıp teori öğrenmeniz/geliştirmeniz için elzemdir.
2. Matematik Öğrenin
Aynı pozitif bilimlerde olduğu gibi, ekonomide de olan biteni anlayıp nesnel olarak yorumlayabilmemiz için elimizdeki tek araç matematiktir. Limit, Türev, İntegral gibi temel cebir konuları liselerde maalesef benim okuduğum dönemde pek ciddiye alınmıyordu, bize üstünkörü anlatıldı/ezberletildi. Fakat özellikle bu konular, daha ileri seviye matematik öğrenmek için temel teşkil eder. Mesela, bu üç konuya yeterince hakim olmadan diferansiyel denklemleri çözemezsiniz. Diferansiyel denklemler de bir olayın, başka bir olaya ne derece bağlı olduğunu, değişimlerin etkilerini ölçmemizi sağlar. Gerçek hayattan bir örnek vereyim, bir yaprağın rüzgara göre nasıl hareket ettiğini diferansiyel denklemleri kullanarak hesaplayabilirsiniz. Ya da, ekonomide, faizlerdeki değişimin enflasyon üzerindeki etkisini yine diferansiyel denklemler yardımıyla analiz edebilirsiniz. Bunun yanı sıra Kümeler Kuramı, Sayılar Teorisi, Analiz gibi konular da elzemdir. İlgilenenler için, Ali Nesin hocanın derslerini tavsiye edebilirim. Bir kısmı Youtube'da da mevcut. Ayrıca, dili biraz ağır olmakla beraber, Matematik Dünyası dergisini de özellikle tavsiye ederim. Ekonomide matematiğin önemi başlı başına bir yazı konusu olduğundan şimdilik burada bırakıyorum.
3. Psikoloji Öğrenin
Ekonomiyi beklentiler yönetir. Bunu özellikle vurguladım, çünkü beklentiler de kitle psikolojisine göre şekillenir. Örnek vereyim:
BIST 100 endeksinde işlem gören X hisse senedinin fiyatını önümüzdeki ay için tahmin etmeye yarayacak bir model kurmak istiyoruz. Bu ekonometrik bir problemdir, ve biz hisse senedinin fiyatının yönü ile değil, büyüklüğü ile ilgilendiğimiz için regresyon yapacağız. Dolayısıyla, X hisse senedi fiyatının etkilendiği faktörleri regresyon eşitliğine koymak durumundayız. Faktörlerden bir kısmını temel ekonomik göstergelerden seçelim, örneğin USD/TRY çapraz kuru olsun. Diğer kısmını da, teknik analizde kullanılan davranışsal göstergelerden seçelim, mesela MACD göstergesi olsun (MACD'nin açılımı Moving Average Convergence Divergence, hisse senedi fiyatının zamana göre hareketli ortalamasını kullanır. Eğer gösterge 30 seviyesini aşağı yönlü keserse bu, o hisse senedinde piyasada aşırı satım olduğuna sinyal verir ve fiyatın yükselişe geçmesi beklenir, benzer şekilde eğer 70 seviyesini yukarı yönlü keserse bu, piyasada o hisse senedinden aşırı alım yapıldığına işarettir ve fiyatın düşmesi beklenir).
Tüm bu göstergelerin/bağımsız değişkenlerin geçmiş verilerini toplayarak hisse senedinin önümüzdeki ayki fiyatı tahmin etmeye çalışıyoruz. Fakat en büyük problem şu: Tüm yatırımcıların, veya en azından büyük yatırımcıların yatırım psikolojisi hakkında elimizde veri olmadığı için, tahmin gücümüz hep eksik kalıyor. Bu nedenle, ulaşabildiğimiz kısıtlı psikolojik veriyi en iyi şekilde analiz edip modelimize koymamız gerekir.
4. Modelleme Tekniklerine Hakim Olun
Herhangi iki (veya daha çok) ekonomik değişkenin arasındaki ilişkiyi derinlemesine analiz etmemizin en kolay yolu, bu ilişkiyi ortaya koyacak bir ekonomik (veya ekonometrik) model üretmektir. Bu nedenle, modelleme tekniklerine hakim olmanız gerekir. Bu tekniklerden bazıları OLS (Ordinary Least Squares - En Küçük Kareler Toplamı), Lojistik Regresyon, Random Forest, Extreme Gradient Boosting, Artificial Neural Networks, Naive Bayes, Support Vector Machines gibi algoritmalar olabilir. Tabii ki, hangi algoritmayı kullanacağınız cevap aradığınız ekonomik/ekonometrik problemin doğasına göre değişir. Örneğin, bir bankada kredi departmanında çalışıyorsanız ve bir ticari işletmeye kredi açıp açmama kararı verecekseniz, Lojistik Regresyon size kredi açma/açmama kararını verme konusunda çok yardımcı olacaktır. Fakat bu yöntem, eğer cevabınız olumluysa, hangi büyüklükte bir kredi açmanız gerektiğini söylemez. Bunun cevabı için, regresyon analizinde kullanılan algoritmalardan (Random Forest gibi) yardım almanız ve hibrit bir model kurmanız gerekir. Hem bu algoritmaların detaylarını, hem de ekonometrik analizin adım adım nasıl yapılacağını sonraki yazılarımda anlatacağım.
5. Kodlama Programlarına Hakim Olun
En başından söyleyeyim, tüm kodlama programlarını (R, Python, Julia gibi) mükemmel bilmenize gerek yok. Siz ekonomist olacaksınız, yazılım mühendisi değil. Bunların; takım çantanızda sadece bir araç olduğunu, size hedefinize gitmenizde yardımcı olacak bir araç olduğunu unutmayın. İçlerinden en rahat öğrenebileceğinizi seçin, ve en azından veri toplayabilecek, verileri düzenleyebilecek (data preprocessing) ve algoritmaları yazabilecek kadar kodlama ögrenin.
Bundan 10-20 yıl öncesine kadar, hem akademide hem de piyasada Gretl, Eviews, SPSS gibi programlar popülerdi. Bu programların arayüzleri rahat kullanıma çok elverişli olmalarına rağmen, yeni gelişen algoritmaları çalıştırmak için yetersiz kalmaya başladı. Örneğin, bir Random Forest metodunu bu programlarda çalıştıramazsınız. Klavyenizde basitçe kod yazabileceğiniz, R gibi programlar kullanmanız gerekir.
Bu tarz kodlama programlarında, işimizi çok kolaylaştıracak paketler (library) bulunur. Örneğin, R'da caret paketi veya Python'da scikit-learn paketi gibi. Analizleriniz için gerekli olan formüllerin çoğu bu tarz paketlerin içinde halihazırda kodlanmış olarak bulunur. Yani, aslında tek yapmanız gereken bu tür paketlere hakim olmak.
6. Görselliğe Önem Verin
Özellikle, sunum ve yazılı olarak hazırladığınız her türlü rapor, makale, tez vs. görselliği önemlidir. Neticede, imaj devrinde yaşıyoruz. İnsanlar sonuçlarınızı sunum şeklinize, en az sonuçlarınızın anlamı kadar önem veriyorlar. Hatta, bazen gösterim kalitesi teknik önemin önüne bile geçebiliyor. Sunumlarınızı mümkün olduğu kadar basit, dinleyiciyi yormayan ve mesajınızı açıkça iletebileceğiniz şekilde hazırlamaya çalışın. Artık Powerpoint sunumları çok geride kaldı. Tableau gibi profesyönel sunum programları özellikle basit arayüzleri ve kullanıcı dostu olmaları sebebiyle ön plana çıkıyor.
Bu yazının ikinci bölümünü "Üniversitede Ekonomi Okuyacaklara Tavsiyeler - 2" başlığı altında bulabilirsiniz.
No comments:
Post a Comment