Geri Dön

Bulanık zaman serisi yöntemleri ile İMKB öngörüsü

Forecasting IMKB with fuzzy time series methods

  1. Tez No: 260072
  2. Yazar: FEVZİ EMRAH İNCEOĞLU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. EROL EĞRİOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 77

Özet

Bulanık zaman serisi öngörü yöntemleri klasik yaklaşımlara göre birçok avantaja sahiptir. Özellikle gözlemleri belirli bir zaman dilimi içinde değişiklik gösteren zaman serileri için uygun yöntemlerdir. Bulanık zaman serileri yöntemlerinin başlıca uygulama alanı borsa serileridir. Bu çalışmada İstanbul Menkul Kıymetler Borsası 100 endeksi zaman serisi çeşitli bulanık zaman serisi yöntemleri ile çözümlenmiştir. Elde edilen öngörüler, öngörü kombinasyonu teknikleri ile birleştirilmiştir. Tüm sonuçlar yorumlanarak İMKB zaman serisi öngörüsü için uygun yaklaşım belirlenmiştir.

Özet (Çeviri)

The fuzzy time series forecasting methods has some advantage when they compared to conventional time series forecasting methods. The fuzzy time series forecasting models are more proper for the time series whose observations can vary in a definite time period. The fuzzy time series have mostly used for stock exchange time series. In this study, some fuzzy time series forecasting approaches are applied to İstanbul Stock Exchange (IMKB) time series. Then, calculated forecasts obtained from these fuzzy time series forecasting models are combined using some forecast combination methods. All obtained results are discussed and the best approach for forecasting IMKB time series is determined.

Benzer Tezler

  1. Yapay bağışıklık algoritmasına dayalı yeni bir bulanık zaman serisi çözüm yöntemi

    A new fuzzy time series method based on artificial immune algorithm

    ÇAĞDAN BİRCAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EROL EĞRİOĞLU

  2. Bulanık zaman serisi yöntemleri ile Giresun ili maksimum sıcaklık öngörüsü

    Maximum temperature forecasting in Giresun by using fuzzy time series methods

    YAĞMUR BAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    İstatistikGiresun Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. UFUK YOLCU

  3. Uzun kısa-süreli hafıza derin yapay sinir ağı ile giresun ili minimum sıcaklık öngörüsü

    Minimum weather temperature forecasting of giresun province using long short-term memory deep artificial neural network

    ONUR DERYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    İstatistikGiresun Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ ZAFER DALAR

  4. Yeni bir zamanla değişir bulanık zaman serisi çözüm yöntemi

    A new time variant fuzzy time series analysis method

    ELİF KARAAHMETOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KAMİL ALAKUŞ

  5. Dağılım ve sinir ağı tabanlı bulanık zaman serisi modelleri

    Distribution and neural network based fuzzy time series models

    ÖZER ÖZDEMİR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    İstatistikAnadolu Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEMMEDAĞA MEMMEDLİ

    DOÇ. DR. SEVİL ŞENTÜRK