Karar verme aracı olarak yapay sinir ağları ve yapay sinir ağları ile portföy optimizasyonu
Atifical neural networks as decision making tools and portfolio optimization by artificial neural networks
- Tez No: 146722
- Danışmanlar: PROF. DR. ÖNER ESEN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Hisse senetleri, Karar verme, Karar verme süreci, Optimizasyon, Portföy optimizasyonu, Yapay sinir ağları, İMKB, Stocks, Decision making, Decision making process, Optimization, Portfolio optimization, Artificial neural networks, İstanbul Stock Exchange
- Yıl: 2004
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında, Yapay Sinir Ağlarının tanımı ve Yapay Sinir Ağı modelinin kurulması, genel performansı ve uygulamaları incelenmiş; İstanbul Menkul Kıymetler Borsası' nda yer alan hisse senetlerinden optimum portföyün nasıl oluşturulabileceği araştırılmıştır. Tezin amacı kritik yapay sinir ağı öğelerinin belirlenmesi ve yatırımcıların risk ve getiriye dayalı tercihlerini araştırmaktır. Bu amaç için bir model önerilmiş, model doğrultusunda bir yapay sinir ağı oluşturulmuş ve bir yatırımcıya uygulanmıştır. Kullanılan veriler IMKB' dan toplanmıştır. Geliştirilen model doğrusal olmayan bir optimizasyon modelidir. Modelde yatırımcının tercihini yansıtan amaç fonksiyonunu oluşturmak için yapay sinir ağı kullanılmıştır. Sonuçlar raporlanmıştır. Analiz sonuçlarında yatırımcı tercihlerine göre elde edilen optimum portföyün gerçekçi ve kullamlabilir olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
ÖZET Bu tez çalışmasında, Yapay Sinir Ağlarının tanımı ve Yapay Sinir Ağı modelinin kurulması, genel performansı ve uygulamaları incelenmiş; İstanbul Menkul Kıymetler Borsası' nda yer alan hisse senetlerinden optimum portföyün nasıl oluşturulabileceği araştırılmıştır. Tezin amacı kritik yapay sinir ağı öğelerinin belirlenmesi ve yatırımcıların risk ve getiriye dayalı tercihlerini araştırmaktır. Bu amaç için bir model önerilmiş, model doğrultusunda bir yapay sinir ağı oluşturulmuş ve bir yatırımcıya uygulanmıştır. Kullanılan veriler IMKB' dan toplanmıştır. Geliştirilen model doğrusal olmayan bir optimizasyon modelidir. Modelde yatırımcının tercihini yansıtan amaç fonksiyonunu oluşturmak için yapay sinir ağı kullanılmıştır. Sonuçlar raporlanmıştır. Analiz sonuçlarında yatırımcı tercihlerine göre elde edilen optimum portföyün gerçekçi ve kullamlabilir olduğu görülmüştür. ABSTRACT In this dissertation, definition of the Artificial Neural Network, the implementation of the Artificial Neural Network model, general performance and practices are explored. And how to optimize a portfolio out of the shares in Istanbul Stock Exchange (ISE) is researched. The aim of the thesis is to determine the critical factors of Artificial Neural Networks and to investigate the investor' s preference depends on risk and return. For this aim, a model was proposed, in the direction of model an Artificial Neural Network was developed. Using data collected from ISE. The model is a non - linear optimization model. In the model, Artificial Neural Network was used to build the objective function which reflected the investor' s preference. The results were reported. The results of the analysis show that the optimum portfolio, which was obtained by investor' s preferences, is realistic and usable. n
Benzer Tezler
- Sıklıkla kullanılan yapay sinir ağları algoritmalarının Antalya iline ait elektrik yük tahmini özelinde analitik olarak değerlendirilmesi
An analytic evaluation of frequently used artificial neural network algorithms based on the electricity load forecast of Antalya province
YALÇIN KAPLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Kemerburgaz ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OĞUZ BAYAT
YRD. DOÇ. DR. FİKRET KORHAN TURAN
- Türkiye turizm gelirinin öngörüsünde zaman serilerinin bileşenlerine ayrıştırılarak yapay sinir ağları ve box-jenkins yöntemleri ile karşılaştırmalı analizi
The comparative analysis of artificial neural network and box-jenkins methods by decomposing components of ti̇me series
MUHAMMED FATİH TÜZEN
- Yapay sinir ağları ile teslim süresi tahmini ve savunma sanayinde uygulaması
Lead time estimation with artificial neural networks and its application in the defense industry
ERDEM BALTACI
- Konut projelerinde ön tasarım aşamasında kaba inşaat maliyetlerinin yapay sinir ağları ile tahmin edilmesi
Estimation of rough construction costs in the preliminary design phase of residential projects using artificial neural networks
BOĞAÇHAN ŞERBETCİOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATMA PINAR ÇAKMAK
- İnşaat projelerinde kaynak ihtiyacının yapay sinir ağları yaklaşımı ile tahmini
Estimating resource requirements of construction projects with artificial neural networks approach
UMUT NACİ BAYKAN
Doktora
Türkçe
2007
İnşaat MühendisliğiGazi ÜniversitesiYapı Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RECEP KANIT