Geri Dön

Designing an early warning system for stock market crashes based on machine learning forecasting

Borsa çöküşlerini tahmin etmek için bilgisayar tabanlı bir erken uyarı sistemi tasarımı

  1. Tez No: 266480
  2. Yazar: MURAT ACAR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ADEM KARAHOCA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 70

Özet

Bu çalışmada, borsadaki fiyat değişkenliği ve hisse senetlerinin fiyatları ile ilgili verileri kullanarak, olası borsa çöküşlerini tahmin etmek için bir finansal erken uyarı sistemi (FEUS) geliştirme üzerine odaklandık. Borsalardaki fiyat değişkenliği ile borsa çöküşleri arasındaki ilişki ampirik olarak analiz edilmiştir. Aynı zamanda, modelleme açısından daha iyi sonuçlar almak için, İstanbul Menkul Kıymetler Borsası (IMKB) Ulusal 100 Endeksi de kullanılmıştır. Borsadaki olası çöküşleri tahmin etmek ve bir erken uyarı sinyali verebilmek için bir risk göstergesi hesaplanmıştır. Finansal erken uyarı sistemi konusundaki en pratik çözümü bulmak için çeşitli veri madenciliği sınıflayıcıları birbirleriyle karşılaştırılmıştır. Adaptif Bulanık Yapay Sinir Ağı ile geliştirilen model borsadaki olası çöküşleri önceden etkli bir şekilde tahmin etmek için kullanılabilecek bir araç olarak önerilmektedir. Bunun yanı sıra, geliştirilen erken uyarı sisteminin eğitim aracı olan Adaptif Bulanık Yapay Sinir Ağı detaylı bir şekilde açıklanacaktır. Ampirik sonuçlar, ön görülen adaptif bulanık yapay sinir ağı modelinin, hem yapay sinir ağının öğrenme becerisi ve hem de bulanık mantık mekanizması dolayısıyla başarılı olduğunu göstermiştir.

Özet (Çeviri)

In this study, we focus on building a financial early warning system (EWS) to predict stock market crashes is analyzed empirically in this study. Also, Istanbul Stock Exchange (ISE) national 100 index data will be used to achieve better results from the point of modeling purpose. A stock market crash risk indicator is computed to predict crashes and to give an early warning signal. Various data mining classifiers are compared to obtain the best practical solution for the financial early warning system. ANFIS model is offered as a means to forecast stock market crashes efficiently. Besides, adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS) will be explained in detail as a training tool for the EWS. The empirical results show that the proposed adaptive neuro fuzzy (NF) model is successful thanks to ANFIS that includes both artificial neural network (ANN) learning ability and the fuzzy logic inference mechanism.

Benzer Tezler

  1. Türkiye'de kentsel dönüşüm sürecinde uygulanan konutlarda taşıyıcı sistem alternatiflerinin çevresel sürdürülebilirliğinin değerlendirilmesi

    Evaluation of the environmental sustainability of structural system alternatives for houses produced in the urban transformation process in Turkey

    MEHMET ÇETİNTAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATİH YAZICIOĞLU

  2. Tersane yönetimi bilişim sistemi

    Management information systems for shipyards

    SELİM ALKANER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1990

    Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. DEMİR SİNDEL

  3. IoT kullanan mobil şebeke istasyonu için ısı ve yangın önlemi sisteminin tasarlanması: Bir uygulama örneği

    Designing a heat and fire precaution system for a mobile network station using IoT: An application example

    MEHMET SÜLEYMAN PİRİNÇÇİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAH ERHAN AKKAYA

  4. Is it time for action(?): Loss minimization in crisis prediction

    Önlem alma zamanı mı(?): Kriz tahminlemede hatanın en aza indirgenmesi

    TUĞBA SAĞLAMDEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    BankacılıkDokuz Eylül Üniversitesi

    İktisat (İngilizce) Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SAADET KASMAN

  5. Görüntü işleme yöntemi ile virajda savrulma erken uyarı sistemi tasarımı

    Designing early warning system for deflection in bend with the image processing method

    MURAT ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Otomotiv MühendisliğiKocaeli Üniversitesi

    Otomotiv Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ RIZA EMRE ERGÜN