Geri Dön

Neural network as a forecasting tool for financial decision-making

Finansal karar almada öngörü aracı olarak sinir ağı

  1. Tez No: 234134
  2. Yazar: ONUR GÖRGÜN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. NAZIM ZİYA PERDAHÇI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Işık Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 53

Özet

Son on yılda makine ögrenimi yöntemleri portföy yönetimi, risk degerlendirmesi ve hisse senedi piyasası öngörme gibi finansal problemleri çözmede kullanılmaktadır. Bütün modeller içerisinde yapay sinir agı ise en fazla uygulanan yöntem olarak görülmektedir. Hisse senedi piyasalarında hata geri yayma yöntemi ile egitilmis çok katmanlı algılayıcı baskın yapay sinir agları modelidir. Bu çalısma çok katmanlı algılayıcıların İstanbul Menkul Kıymetler Borsası 100 endeksinin yönünün tahmininde ki gücünü incelemektedir. Sonuçlar çok katmanlı algılayıcının borsa piyasası tahmini konusunda gelecek vadeden bir yapı oldugunu ortaya koymaktadır.Ancak, dogru girdi degiskeni seçiminin isabetli tahmin yapma konusunda ne kadar etkili oldugu da vurgulanmaktadır.

Özet (Çeviri)

For the last decade, machine learning techniques have been applied to financial tasks such as portfolio management, risk assessment and stock market prediction. Among these techniques artificial neural network as a machine learning algorithm is the most widely used model. In stock market environment, multi layer perceptron with backpropagation model is dominant among others in stock market prediction. This study examines the forecasting power of multi layer perceptron models for predictingthe direction of ISE 100 daily index value. The results show that multi layer perceptron has a promising power in predicting the stock market trend. However, it also shows that selection of input variables is dominant factor in stock market prediction to obtain accurate results.

Benzer Tezler

  1. Derin pekiştirmeli öğrenme yöntemi ile görüntü hash kodlarını oluşturma

    Generating image hash codes with deep reinforcement learning method

    ELİF AKKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BURHAN BARAKLI

  2. Deniz ticaret endekslerini zaman serisi modelleri kullanarak tahminleme

    Forecasting maritime trade indexes by using the time series models

    KAAN KOYUNCU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Denizcilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LEYLA TAVACIOĞLU

  3. Halka arzların ilk gün fiyat performanslarının tahmininde yapay sinir ağlarının kullanımı

    Using artificial neural networks to predict post-issue market price performance of initial public offerings

    AYSUN KAPUCUGİL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    İşletmeDokuz Eylül Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. YILMAZ GÖKŞEN

  4. Implementation of pricing strategies by using artificial neural networks in liner shipping industry

    Düzenli hat taşımacılığı (liner) sektöründe yapay sinir ağları kullanarak fiyatlandırma stratejilerinin uygulanması

    CEREN AKMAN BIYIK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    UlaşımDokuz Eylül Üniversitesi

    İşletme (İngilizce) Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA TANYERİ

  5. Forecasting the future price movement of cryptocurrency assets by convolutional neural networ

    Resim işleme ile kripto varlıkların gelecekteki fiyat hareketinin tahmin edilmesi

    AYSEL ÇETİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilim ve TeknolojiÖzyeğin Üniversitesi

    Veri Bilimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ERİNÇ ALBEY