A data mining model for predicting stocks that will outperform the IMKB using fundamental analysis
Temel analiz kullanılarak İMKB'nin üzerinde getiri sağlayan hisselerin tahmini için bir veri madenciliği modeli
- Tez No: 254606
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. İSMAİL İLKAY BODUROĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonomi, Economics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2007
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Bilgi Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 89
Özet
Hisse senedi fiyat hareketlerini tahmin yöntemleri genel olarak ikiye ayrılmaktadır. Fiyatların belli bir piyasadaki arz ve talebini etkileyen faktörleri inceleyen ?teknik analiz? ile firmanın temel özelliklerini inceleyen temel analiz baslıca hisse senedi fiyat hareketleri tahmin methodlarıdır. Bu tezde amacımız yıl sonunda İstanbul Menkul Kıymetler Borsası 100 Endeksinden (IMKB 100) belli bir oran fazla getirecek hisseleri denetlenen yıl sonu bilançolarının açıklanmasının ardından (Subat 15 veya daha once) seçmektir. Seçilen hisselerin 1 Mart tarihinde alınıp 31 Aralık tarihinde satıldıgını varsayıyoruz. Analize girecek hisseleri seçerken finans sektörü ya da IMKB 30 hisseleri seçilmemistir. Bu amaçla temel analizin en büyük girdilerinden biri olan yıllık sirket bilânçolarından elde edilen çesitli finansal oranlar kullanılarak bir veri madenciligi modeli olusturulmustur. Bu amaca yönelik olarak temel analizin en önemli faktörlerinden olan yaygın olarak kullanılan 75 oran seçilmistir. Bu oranların yanı sıra 225 yeni sentetik degisken olusturulmustur. Hisselerin fiyatlarını tahmin etmeye uygun finansal oranları seçmek için Student t-test kullanılmıstır. Istanbul Menkul Kıymetler Borsası 100 endeksinden seçilen sirketlerin 1997 ile 2005 yılları arasındaki yıllık bilançolarından elde edilen veri kullanılarak t-testini geçen oranlar normalize edilmistir. Fisher lineer diskriminant analizi sayesinde de her rasyonun katsayısı belirlenmistir. Modelin dogrulugunu artırmak amacıyla bu asamayı geçen hisse senetleri ile yeni bir Lineer Diskriminant analizi yapılarak modelin ikinci ve üçüncü asamaları olusturulmustur. Buna göre bir firmanın yeni bilanço verileri geldigi zaman bu veriler, üç adımlı modelden pozitif sonuç veriyorsa, bu hisselerin IMKB 100 endenksini en az %10 geçmesi beklenmektedir.
Özet (Çeviri)
There are two distinct techniques used for estimating stock market movements generally. One of them is ?technical analysis?, which is based on the study of factors that affect the supply and demand of a particular trading market, and the second is ?fundamental analysis?, which is based on firms? fundamental characteristics. In this thesis, our goal was to pick stocks that would outperform the Istanbul Stock Exchange 100 Index (ISE 100) by a certain percentage at the end of the year the independently audited end-of-year balance sheets are announced (on or before Feb 15). We assume that we buy the selected stocks on March 1st and sell them on Dec 31st. We did not pick any stocks from the financial sector or from stocks within ISE 30 by construction. For this purpose, a data mining model was constructed by using only the financial ratios that were obtained from end-of-year balance sheets. These 75 ratios are known to be some of the most important fundamental analysis factors. Moreover, 225 new synthetic variables were also constructed. Student?s t-test was used in order to select the appropriate ratios for the prediction of stock prices. The ratios that passed the t-test were normalized by using the selected firms? balance sheets? data, which include the time period between 1997 and 2005. By means of Fisher?s Linear Discriminant Analysis, the coefficient of each ratio is determined. Then, by a new linear discriminant analysis on the stocks that passed those processes, the second and third phases of the model were constructed to increase the precision. According to this thesis, when a firm?s end-of-year balance sheet?s data pass this 3-step model, those stocks are expected to outperform ISE 100 by at least 10%.
Benzer Tezler
- Pre-release forecasting of imdb movie ratings using multi-view data
Gösterime girmemiş filmlerin ımdb puanının farklı özellik kümeleri kullanılarak tahmin edilmesi
BEYZA ÇİZMECİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ
- Yinelemeli sinir ağları ile sermaye piyasası yön tahmini üzerine bir çalışma
A study on direction prediction of capital markets with recurrent neural networks
MUHİDDİN ÇAĞLAR EREN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ
- Finansal performans tahmininde metin madenciliğinin kullanımı: BİST imalat sanayi işletmelerinde bir araştırma
Use of text mining in prediction of financial performance: A research in BİST manufacturing industry
SAİT PEKİN
- Destek vektör makineleri yöntemi ile İMKB 100 endeksi hareket yönü tahmini
Forecasting movement direction of ISE 100 index using support vector machines method
SELİN TEKİN
- Borsa İstanbul'da işlem gören sanayi işletmelerinin finansal başarısızlıklarının öngörülmesi: 2007-2019
Predicting financial failures of industrial companies listed in Borsa Istanbul: 2007-2019
HASAN DEMİRHAN