Geri Dön

Yapay sinir ağları ile İMKB-100 endeksi gelecek değer öngörüsü

Future value prediction of ISE-100 index using artifcial neural networks

  1. Tez No: 249802
  2. Yazar: ALİ AKAY
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. TUBA YAKICI AYAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ekonometri, Econometrics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Ekonometri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 121

Özet

Bu çalışmada, İstanbul Menkul Kıymetler Borsası Ulusal 100 endeksi (İMKB-100), mevduat faiz oranları, para arzı, altın fiyatları ve dolar kuru değişkenleri ile tahmin edilmeye çalışılmıştır. Çalışmada Şubat 1991 ? Mayıs 2009 tarihleri arasındaki değerler aylık olarak ele alınmıştır.Tahminler için yapay sinir ağı modellerinden çok katmanlı algılayıcılar kullanılmıştır. Peltarion Synapse programı ile iki farklı model oluşturulmuş ve ikinci modele İMKB-100 endeksinin gecikmeleri eklenmiştir.Elde edilen tahmin değerleri küresel kriz öncesi ve sonrası olarak iki aşamada incelenerek karşılaştırılmıştır.Çalışma sonucunda gecikmeli modelin daha iyi öğrendiği sonucuna varılmıştır. Modellerin tahmin performanslarının normal dönemde farklı olmadığı ancak kriz döneminde gecikmeli modelin daha iyi tahminler yaptığı gözlenmiştir.

Özet (Çeviri)

In this study, Istanbul Stock Exchange National 100 index (ISE-100), were estimated with the variables set of deposit interest rates, money supply, gold prices and the dollar. Study have been discussed the values between in February 1991 - May 2009 dates on monthly basis.Multi-layer perceptron model of the artificial neural network models, is used for estimates. Created two different models with Peltarion Synapse program and the delays of ISE-100 index were added to the second model.Obtained estimate values, were compared by examined in two stages as before and after the global crisis.Study results concluded that the delay learned model was better. Estimate performance of models, were not different in normal periods. However, in the period of crisis, the delay model has been better than other model.?

Benzer Tezler

  1. Temel bileşenler faktör analizine dayalı yapay sinir ağları modelleri ile İMKB 100 endeks getirilerinin tahmini

    Prediction of ISE 100 index returns by artificial neural network model based on principal component factor analysis

    ZUHAT ERGİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    EkonometriÇukurova Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SÜLEYMAN BİLGİN KILIÇ

  2. Yapay sinir ağları ile risk öngörüsü

    Risk estimation with artificial neural neyworks

    ALPER ÖZÜN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara Üniversitesi

    Gazetecilik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZHAN TINGÖY

  3. İMKB 100 endeksinin yapay sinir ağları ve Newton nümerik arama modelleri ile tahmini ve sonuçların karşılaştırılması

    Forecasting ISE 100 indice using artificial neural networks and Newton numerical search models and comparision of the results

    TUNCAY MORALI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    İşletmePamukkale Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAKAN AYGÖREN

  4. Kaotik zaman serileri ve Lyapunov kararlılık teorisi ile doğrusal olmayan eştümleşme analizi

    Chaotic time series and nonlinear cointegration analysis via Lyapunov stability theory

    SELİN DEVRİM ÖZDEMİR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    EkonometriMarmara Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. IŞIL AKGÜL

  5. Yatırım fonları net varlık değerlerinin yapay sinir ağları yöntemi ile tahmin edilmesi

    Forecasting mutual fund net asset values using artificial neural networks

    FİKRİYE KARACAMEYDAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    İşletmeBozok Üniversitesi

    İşletme Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. VELİ AKEL