Bulanık zaman serisi yöntemleri ile İMKB öngörüsü
Forecasting IMKB with fuzzy time series methods
- Tez No: 260072
- Danışmanlar: DOÇ. DR. EROL EĞRİOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2014
İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EROL EĞRİOĞLU
- Bulanık zaman serisi yöntemleri ile Giresun ili maksimum sıcaklık öngörüsü
Maximum temperature forecasting in Giresun by using fuzzy time series methods
YAĞMUR BAŞ
- 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
2021
İstatistikGiresun Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ ZAFER DALAR
- Yeni bir zamanla değişir bulanık zaman serisi çözüm yöntemi
A new time variant fuzzy time series analysis method
ELİF KARAAHMETOĞLU
- Dağılım ve sinir ağı tabanlı bulanık zaman serisi modelleri
Distribution and neural network based fuzzy time series models
ÖZER ÖZDEMİR
Doktora
Türkçe
2013
İstatistikAnadolu Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEMMEDAĞA MEMMEDLİ
DOÇ. DR. SEVİL ŞENTÜRK