Yatırım fonları net varlık değerlerinin yapay sinir ağları yöntemi ile tahmin edilmesi
Forecasting mutual fund net asset values using artificial neural networks
- Tez No: 264988
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. VELİ AKEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bozok Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Bölümü
- Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 182
Özet
Bu tez çalışmasının amacı, Türkiye'deki yatırım fonlarının net varlık değerlerinin, Yapay Sinir Ağları (YSA) yöntemiyle tahmin edilmesidir.19 adet A tipi ve 19 adet B tipi olmak üzere toplam 38 adet yatırım fonunun net varlık değerlerinin tahmin edilmesi için 6 adet makro ekonomik değişkenden yararlanılmıştır. Bu makro ekonomik değişkenler Aktif Tahvilin Faiz Oranı (ATFAİZ), ABD Doları/TL Kuru (DK), İMKB-100 Endeksi (İMKB100), Para Arzı (M2), Sanayi Üretim Endeksi (SUE) ve Toptan Eşya Fiyat Endeksi (TEFE)'dir.Çalışma Ocak 2001- Aralık 2008 dönemine ait, tüm değişkenler için aylık kapanış fiyatlarından oluşmaktadır. Bu çalışmada yatırım fonu net varlık değeri hem yapay sinir ağları hem de regresyon modeli çerçevesinde öngörülmüş ve her iki yöntem için elde edilen sonuçların öngörü performansları karşılaştırılmıştır.Analiz sonuçları, yatırım fonları net varlık değerlerini tahmin etmek için geliştirilen YSA modellerinin çok düşük hata düzeyinde ve regresyon yönteminden daha başarılı sonuçlar verdiğini ortaya koymuştur.
Özet (Çeviri)
The purpose of this study is to forecast net asset values of Turkish mutual funds using Artificial Neural Networks (ANN) method. In order to forecast net asset values of 38 mutual funds (19 A type and 19 B type), 6 macro economic variables are used. These variables are Active Bond Interest Rate, USD/TL Exchange Rate, ISE National 100 Index, M2 Money Supply, Industrial Production Index and Wholesale Price Index.The forecasting period consists of monthly closing prices for these variables in the period of January 2001-December 2008. In this study, net asset values of mutual funds have been forecasted within the frame of both Artificial Neural Networks and regression model and forecasting performances of the results obtained from two methods have been compared.Analysis results reveal that ANN method is capable of forecasting net asset values of mutual funds at a very low error level. Furthermore, forecasting capability of ANN is compared with regression method and ANN method seems to outperform regression method.
Benzer Tezler
- Kredilendirmede risk unsurunun değerlendirilmesine bir bakış
Başlık çevirisi yok
HATİCE FİDAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1989
Bankacılıkİstanbul ÜniversitesiPara Banka Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAYRİ ERDOĞAN ALKİN
- Impact of capital structure on corporate performance during financial crisis: Evidence from shariah compliant companies
Sermaye yapısının finansal kriz döneminde işletme karlılığına etkisi: Şeriate uyumlu işletmelerden kanıtlar
NOR KHADIJAH MOHD AZHARI
Doktora
İngilizce
2020
MaliyeEskişehir Osmangazi Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİROL YILDIZ
- A stress testıng framework for the Turkısh bankıng sector: an augmented approach
Türk bankacılık sektörü için bir stres testi çerçevesi: Bir genişletilmiş yaklaşım
BAHADIR ÇAKMAK
Doktora
İngilizce
2014
BankacılıkOrta Doğu Teknik Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NADİR ÖCAL
- Yatırım kararlarının değerlemesinde reel opsiyonları bilişim teknolojileri yatırım uygulaması
Valuation of investment decisions with real options: Information technologies investment practice
SELÇUK ALTAN ÖZOĞUL
- Yatırım fonları ve 1997-1999 yılları arasında Türkiye'de faaliyette bulunan A tipi fonların performans analizi
Mutual Fund and a performance analysis on type a funds traded in between the years 1997 and 1999
İBRAHİM FATİH DERELİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2000
İşletmeEskişehir Osmangazi Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÜNAL ŞAKAR