Prediction of IMKB sector indices by using artificial neural networks
İMKB sektör endekslerinin yapay sinir ağları ile tahmin edilmesi
- Tez No: 271100
- Danışmanlar: PROF. DR. BİRGÜL KUTLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Bölümü
- Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 138
Özet
Hisse senedi piyasaları tahmini yapmak doğru yatırım kararlarının verilmesinde önemli bir yere sahiptir. Doğru yatırım tercihi yapıldığında yatırımcılar borsa yatırımlarından kısa zamanda yüksek oranda kazanç sağlayabilmekte veya yine kısa zamanda yüksek oranlarda kayıp yaşayabilmektedirler. Borsa tahminleri çalışmaları yıllardır araştırmacılar tarafından gerçekleştirilmektedir. Bugün yine birçok borsa konusu akademisyenler tarafından araştırılmaktadır çünkü borsanın yönünü belirleyen etmenler sürekli olarak değişmekte ve yapılan çalışmaların hiçbiri borsa ile ilgili gerçeğe yakın tahminde bulunmakta zorlanmaktadır.Akademisyenler tarafından, borsada yüksek kazanç getirebilecek hisselerden portföy yapılması, borsa artma veya azalma yönünün belirlenmesi, hisse senetleri veya endeksler için alış-satış noktalarının belirlenmesi ve ekonomik krizlerin tahminlemesinde bulunulması gibi alanlar ile ilgili bir çok çalışma gerçekleştirilmiştir.Bu çalışmanın amacı İstanbul Menkul Kıymetler Borsası'nda (IMKB) bulunan alt endeksler olan XTRZM ? Turizm şirketleri endeksi, XKMY ? Kimya şirketleri endeksi gibi endekslerin tahminlemesini yapmaktır. Endeksleri oluşturan hisselerin tarihsel verisi yapay sinir ağlarında kullanılarak endeksler için tahmin üretilecektir. Sektör endeksleri içerisinden yükseliş veya düşüş eğilimindeki sektörlerin bulunması çalışmaları gerçekleştirilecektir.
Özet (Çeviri)
Stock market predictions play an important role for making right investment decisions. Investors can gain very high returns in short time in stock exchanges if correct stocks are chosen or they can lose their earning. Researchers are interested in stock markets for decades. Today, stock market topics are still examined by many scholars, since the factors determining the market conditions are changing continuously and none of the studies provide a complete and accurate solution for stock exchange direction.Academicians build many studies for modeling stock market behaviors and making different type of predictions such as selecting stocks with high rate of returns for portfolios, determining buy-sell point for indices or stocks, simulating economical crises time for providing alarm signals if crisis situations are likely, providing up or down signals for indices and etcetera.This study?s aim is to analyze the behaviors of sector indices of Istanbul Stock Exchange like XTRZM (Tourism companies), XKMY (Chemical companies) and make prediction for those sub-indices instead of making predictions for overall İstanbul Menkul Kıymetler Borsası (IMKB) index. Artificial neural network approach which uses past data of sub-indices will be used to predict sector indices of IMKB. Stocks which constitute the sector index will be found and the stocks? past data will be analyzed by artificial neural network approach.
Benzer Tezler
- Firma değeri ile sermaye yapısının ilişkisinin matematiksel modellerle incelenmesi
An investigation about the relationship between firm value and capital structure with mathematical models
BUKET BÜYÜKKONUKLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
İşletmeGaziantep Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET CİVAN
YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM HALİL EKŞİ
- Finansal başarısızlık tahmininde veri madenciliğinin kullanılması: İMKB'de bir uygulama
Financial failure prediction using data mining: An application in Istanbul Stock Exchange
YUNUS KILIÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
İşletmeGaziantep Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM HALİL SEYREK
- Vadeli işlem sözleşmelerinin fiyatlarının yapay sinir ağlarıyla tahmin edilmesi: VOB üzerine bir uygulama
Forcasting prices of futures contracts using artificial neural networks: An application on TURKDEX
AYŞEGÜL DUMLU
- Hisse getiri oranlarının tahmininde yapay sinir ağı modelinin uygulanabilirliği: 2008 finansal kriz örneği
The applicability of artificial neural network method on prediction of rate of stock return: Example of 2008 financial crisis
HATİCE NERİMAN BAŞDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
İşletmeGaziosmanpaşa Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SÜLEYMAN SERDAR KARACA
- 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
AHMET BOYALI
