AI and market efficiency: Enhancing predictive accuracy in financial markets
Yapay zeka ve piyasa etkinliği: Finansal piyasalarda tahmin doğruluğunun artırılması
- Tez No: 1000621
- Danışmanlar: PROF. DR. MURAT AKKAYA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Maliye, Finance
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Gelişim Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonomi ve Finans Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez, yapay zekânın (YZ) finansal piyasalarda tahmin doğruluğunu artırmadaki ve piyasa etkinliğini geliştirmedeki rolünü incelemektedir. Nitel betimleyici bir araştırma yaklaşımı benimsenerek, çalışma makine öğrenimi, doğal dil işleme (NLP) ve algoritmik modelleme gibi YZ teknolojilerinin finansal tahmin, risk yönetimi ve piyasa davranışlarını nasıl dönüştürdüğünü araştırmaktadır. Araştırma, Etkin Piyasalar Hipotezi (EPH), Davranışsal Finans Teorisi (DFT) ve Uyarlamalı Piyasalar Hipotezi (UPH) çerçevelerine dayanarak YZ'nin klasik piyasa etkinliği ve rasyonellik anlayışlarını nasıl güçlendirdiğini veya zorladığını değerlendirmektedir. HSBC, JPMorgan, Upstart ve Minotaur Capital gibi önde gelen finansal kuruluşların örnek olay incelemeleri üzerinden YZ'nin kredi puanlama, algoritmik ticaret, dolandırıcılık tespiti ve uyum süreçlerindeki uygulamaları analiz edilmiştir. Bulgular, YZ'nin bilgi akışını hızlandırarak piyasa duyarlılığını artırdığını, UPH ile uyumlu olarak adaptif öğrenmeyi desteklediğini ve DFT kapsamında değerlendirilen davranışsal önyargıları ölçülebilir hale getirdiğini göstermektedir. Ancak çalışma, algoritmik önyargı, model şeffaflığı ve veri gizliliği gibi risklerin güçlü bir yönetişim, şeffaflık ve etik denetim çerçevesi gerektirdiğini de vurgulamaktadır. Araştırma, YZ'nin finansal piyasalarda tahmin doğruluğunu ve karar alma süreçlerini önemli ölçüde iyileştirme potansiyeline sahip olduğunu, ancak sürdürülebilir ilerlemenin açık düzenleyici çerçeveler ve insan sorumluluğu ile desteklenen bilinçli uygulamalara bağlı olduğunu ortaya koymaktadır. Bu çalışma, finans alanında YZ üzerine artan literatüre katkı sağlayarak yenilik ve piyasa bütünlüğü arasındaki dengeyi gözetmek isteyen politika yapıcılar, finansal kurumlar ve araştırmacılar için teorik ve pratik içgörüler sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
This thesis explores the role of Artificial Intelligence (AI) in enhancing predictive accuracy and improving efficiency in financial markets. Using a qualitative descriptive approach, the study examines how AI technologies such as machine learning, natural language processing (NLP), and algorithmic modeling are transforming financial forecasting, risk management, and market behavior. Grounded in three theoretical frameworks: The Efficient Market Hypothesis (EMH), Behavioral Finance Theory (BFT), and the Adaptive Markets Hypothesis (AMH) this research analyzes how AI strengthens or challenges classical ideas of market efficiency and rationality. Drawing on case studies from leading financial institutions including HSBC, JPMorgan, Upstart, and Minotaur Capital, the study highlights how AI is applied in credit scoring, algorithmic trading, fraud detection, and compliance. Key findings reveal that AI enhances market responsiveness by accelerating information absorption, supports adaptive learning consistent with AMH, and quantifies behavioral biases that align with BFT. However, the study also identifies critical risks such as algorithmic bias, model opacity, and data privacy concerns that require strong governance, transparency, and ethical oversight. The research concludes that AI has the potential to significantly improve forecasting accuracy and financial decision making, but sustainable progress depends on responsible implementation guided by clear regulatory frameworks and human accountability. This study contributes to the growing body of knowledge on AI in finance, offering theoretical and practical insights for policymakers, financial institutions, and researchers seeking to balance innovation with market integrity.
Benzer Tezler
- Coğrafi bilgi sistemi tabanlı banka şubesi ve ATM lokasyon optimizasyonu: İstanbul örneği
Geographical information system based bank branch and ATM location optimization:Istanbul example
ERKAN ATABEY
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERGİN TARI
- The rising influence of ai in business operations: analyzing its role in shaping capital markets and transforming stock and cryptocurrency price dynamics
Yapay zekanın iş operasyonlarında artan etkisi: sermaye piyasalarını şekillendirme ve hisse senedi ile kripto para fiyat dinamiklerini dönüştürme rolününin analizi
BASEL ABU ATTYEH
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
İşletmeBahçeşehir Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. SERKAN YEŞİLYURT
- Türkiye enerji piyasasının makine öğrenmesi uygulamasıyla düşük-karbon salımına geçişte ajan temelli modellenmesi
Turkish energy market agent-based modeling for low-carbon transition with machine learning application
BURAK GÖKÇE
Doktora
Türkçe
2026
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLGÜN KAYAKUTLU
- Understanding the role of digital twins on marketing and customer engagement: An exploratory research
Dijital ikizin pazarlama ve müşteri bağlılığı üzerindeki rolünü anlamak: Keşfedici bir araştırma
ISRAA AL-HAYALI
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
İşletmeAtılım Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KEMAL GÜRKAN KÜÇÜKERGİN
- The impact of artificial intelligence (AI) on the global order
Yapay zekânın uluslararası sisteme etkisi
RAMADHAN ALI FARHAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Uluslararası İlişkilerBahçeşehir ÜniversitesiUluslararası İlişkiler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE NİLÜFER NARLI