Finansal endekslerin öngörüsünde yapay sinir ağı modellerinin kullanılması: İMKB ulusal 100 endeksinin gün içi en yüksek ve en düşük değerlerinin öngörüsü üzerine bir uygulama
Using artificial neural networks models for prediciting financial indexes: An application on prediciting of daily lowest and highest values of ISE national 100 index
- Tez No: 206458
- Danışmanlar: DOÇ.DR. TURHAN KORKMAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Yapay Sinir Ağları, Endeks Öngörüsü, Etkin Piyasa Hipotezi, TeknikAnaliz ve Temel Analiz, MKB Ulusal 100 Endeksi, Artificial Neural Networks, Index Prediction, Efficient Market Hypothesis, Fundamental Analysis and Technical Analysis, ISE National 100 Index
- Yıl: 2007
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Zonguldak Karaelmas Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 233
Özet
Etkin Piyasa Hipotezi, zayıf tipte etkin olan bir piyasada dahi menkul kıymetfiyatlarının sürekli ve başarılı olarak öngörülemeyeceği görüşünü ileri sürmektedir. AncakEtkin Piyasa Hipotezine karşıt görüşleri olan bazı araştırmacılar, menkul kıymetlerinfiyatlarının öngörülebileceğini ileri sürmekte ve bu görüşlerini sermaye piyasalarınındoğrusal olmayan yapısıyla desteklemektedirler. Bu gelişmeler sonucunda, menkulkıymetlere ilişkin öngörüde bulunmaya yönelik birçok doğrusal olmayan modelgeliştirilmiştir. Yapay Sinir Ağı (YSA) modelleri de öngörü amacıyla finans alanına girenbirçok konuda uygulaması söz konusu olan doğrusal olmayan bir modeldir.Bu çalışmada, 3 Ocak 2002 ile 4 Ocak 2007 tarihleri arasında, MKB Ulusal 100Endeksinin gün içi en yüksek ve en düşük değerlerinin temel analiz ve teknik analizyöntemleri çerçevesinde YSA modelleri ile öngörülebilirliği, dolayısıyla MKB'nin etkinliğitest edilmiştir. Çalışmada iki YSA modeli oluşturulmuştur. Bunlardan birincisi, temel analizyöntemi için geliştirilen çok değişkenli bir modeldir. kincisi ise, teknik analiz yöntemi içingeliştirilen tek değişkenli bir zaman serisi modelidir. Çalışmada ayrıca, temel analiz yöntemiiçin geliştirilen YSA modelinin öngörü sonuçları, regresyon analizi ile elde edilen sonuçlarile karşılaştırılmıştır. Teknik analiz yöntemi için geliştirilen YSA modelinin öngörüsonuçları ise, Box-Jenkins Yöntemi ile tahmin edilen zaman serisi modellerinden elde edilensonuçlarla karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak; temel analiz için geliştirilen YSA modelinin,regresyon analizine göre daha başarılı olduğu, teknik analiz için geliştirilen YSA modelininise, Box-Jenkins Yöntemi ile tahmin edilen modellere göre daha başarılı ya da benzer öngörüsonuçları verdiği ortaya koyulmuştur. Ayrıca elde edilen sonuçlar, MKB'de öngörülerinyapılabildiğini gösterdiğinden MKB'nin zayıf tipte dahi etkin olmadığını desteklemektedir.
Özet (Çeviri)
Efficient Market Hypothesis states that securities? prices are not successfully andcontinuously predicted all the time even in the weak form of efficient market. On the otherhand some researchers do not agree with the theory and they assert opposite view that ispossible to predict securities? prices and they support their views with nonlinear structure ofthe capital markets. In the result of these studies many nonlinear models were created forprediciting securities? prices. Artificial Neural Networks (ANN) models are a type ofnonlinear models with numerous applications in financial prediction.This study employs ANN models, within fundamental analysis and technical analysismethod framework, with daily data of high and low values of the ISE National 100 Index,for the timeframe between 3 January 2002 to 4 January 2007 to test whether the index can bepredicted to reach the result how efficienct is ISE. Two ANN models were formed in thisstudy. One of these models is built as a multi-variable model for fundamental analysismethod. The second one is improved as a single-variable model for technical analysismethod. Furthermore, the results from fundamental anlaysis and regression analysis arecompared. The predicted results of the ANN model for technical analysis are compared withtime series models which is estimated by Box-Jenkins Method. The results show that theANN models for fundamental analysis are more successful than regression analysis while theresults of the ANN model for technical analysis illustrate equal or more success compare toestimated models by Box-Jenkins Method. The results of prediciting securities? prices atISE support the idea of ISE is not efficient even in the weak form of market efficiency.
Benzer Tezler
- Essays on nowcasting and forecasting business cycles and real economy
Konjonktür hareketleri ve reel ekonomi anlık tahmini ve öngörüsü üzerine makaleler
HAMZA DEMİRCAN
- Enflasyon hedeflemesi çerçevesinde fiyat endeksleri çözümlemesi
Price indexes analysis in the framework of inflation targeting
ZEYNEP ÖZDEMİR
- Financial resilience of conventional versus participation banking: Evidence from macro stress testing approach and risk spillovers analysis
Konvansiyonel bankacılık ve katılım bankacılığının finansal dayanıklılıklarının karşılaştırılması: Makro stres testi ve risk yayılımı analizi yaklaşımları
HUZEYFE ZAHİT ATAN
Doktora
İngilizce
2022
Bankacılıkİstanbul Teknik Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RESUL AYDEMİR
- Blok seçim probleminin finansal piyasalar üzerine etkisi
The effect of block size selection on financial markets
ESRA EZGİ ERDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Ekonomiİstanbul Aydın ÜniversitesiUluslararası İktisat Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÇİĞDEM ÖZARI
- CDS primleri ile tahvil gösterge faiz oranları ve finansal endeksler ilişkisi: Türkiye örneği
Relationship of CDS premiums with indicator interest rates and financial indices: Case study of Turkey
HALİL TANYILDIZI
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
İşletmeErzincan Binali Yıldırım Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞULE YÜKSEL YİĞİTER