Sistem dinamiği tabanlı finansal modelleme ve tahmin performansı analizi
System dynamics based financial modeling and forecasting performance analysis
- Tez No: 1025735
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TARIK YILMAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Yönetim Bilişim Sistemleri, Management Information Systems
- Anahtar Kelimeler: Fiyat tahmini, Makine öğrenmesi, Simülasyon, Zaman serileri, Price ferecasting, Machine learning, Time series
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Aksaray Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Finansal piyasalardaki volatiliteyi analiz etmek amacıyla bu çalışmada, Investing platformundan alınan farklı varlık sınıflarına ait yedi enstrümanın tarihsel parametreleriyle Geometrik Brown Hareketi ve Black-Scholes modelleri sistem dinamiği (stok-akış) yaklaşımıyla bütünleştirilmiştir. Bu yapıdan iş günü döngüsüne uygun günlük simülasyon verileri üretilerek makine öğrenmesi algoritmaları eğitilmiş ve gerçek verilerle test edilmiştir. Varlık bazındaki performans karşılaştırmalarına göre, K-En Yakın Komşu (KNN) algoritması yedi varlığın dördünde en yüksek tahmin başarısını göstermiştir. Sonuçlar, sistem dinamiği tabanlı finansal simülasyonlar ile makine öğrenmesi entegrasyonunun, varlıkların oynaklık yapılarına göre değişen tahmin etkinliğini ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
In order to analyze volatility in financial markets, this study integrates Geometric Brownian Motion and Black-Scholes models—using historical parameters of seven instruments across different asset classes obtained from the Investing platform—with a system dynamics (stock-flow) approach. From this architecture, daily simulation data aligned with business day cycles were generated to train and test machine learning algorithms against real-world data. According to asset-based performance comparisons, the K-Nearest Neighbors (KNN) algorithm demonstrated the highest forecasting success in four out of the seven assets. The results reveal the varying predictive efficiency of integrating system dynamics-based financial simulations with machine learning, depending on the volatility structures of the assets.
Benzer Tezler
- Girişimcilik maaş desteğinin makroekonomik etkilerinin sistem dinamiği ve geometrik uzlaşık programlama yaklaşımıyla analizi
Analysis of macroeconomic effects of entrepreneurship wage subsidies using the system dynamics and geometric compromise programming approach
YUSUF ZİYA GÖVCE
Doktora
Türkçe
2025
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZER UYGUN
- Yol taşıtı boyuna dinamiği kural tabanlı kontrolcüleri
Road vehicle longitudinal dynamics rule based controllers
SEMİH TUNACI
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEVENT GÜVENÇ
- Learning based control compensation for multi-axis gimbal systems using inverse and forward dynamics
Çok eksenli gimbal sistemleri için ileri ve geri dinamikleri kullanan öğrenme tabanlı kontrol dengeleyicisi
DAMLA LEBLEBİCİOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Mekatronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MELİH ÇAKMAKCI
DR. ÖZGÜR ATEŞOĞLU
- Konut piyasasının sistem dinamiği yaklaşımı ile incelenmesi: Ankara ili örneği
Investigation of housing market with system dynamics approach: The case of Ankara province
ABDURRAHMAN TURSUN
Doktora
Türkçe
2022
EkonomiAnkara ÜniversitesiGayrimenkul Geliştirme ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EROL DEMİR
DOÇ. DR. TUNCAY KARAÇAY
- Esnek imalat sistemlerinde üretim kontrol tekniklerinin işletme sermayesine etkisi
Effecs of production control techniques on working capital in flexible manufacturing systems
MELEK AKGÜN