Geri Dön

İMKB 100 endeksinin yapay sinir ağları ve Newton nümerik arama modelleri ile tahmini ve sonuçların karşılaştırılması

Forecasting ISE 100 indice using artificial neural networks and Newton numerical search models and comparision of the results

PDF İndir

  1. Tez No: 296415
  2. Yazar: TUNCAY MORALI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. HAKAN AYGÖREN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Fiyat tahmini, Geleneksel yöntemler, Newton, Tahmin, Tahmin yöntemleri, Yapay sinir ağları, İMKB, Price ferecasting, Traditional methods, Newton, Estimation, Estimation methods, Artificial neural networks, İstanbul Stock Exchange
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Pamukkale Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Muhasebe Finansman Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tez çalışmasında İMKB 100 endeksi ile ilişkili bazı piyasa değişkenleri kullanılarak çeşitli modelleme çalışmaları yapılmış ve bu tahmin modelleri geleneksel zaman serileri, nümerik arama modelleri ve yapay sinir ağları yöntemleri ile tahmin edilmeye çalışılmıştır. Modelleme çalışmalarında geleneksel zaman serileri için ARMA(p,q), Nümerik Arama Modelleri için Newton yöntemi ve Yapay Sinir Ağları için ise Geri Yayılım Algoritması kullanılmıştır. Stokastik verilerin kullanıldığı zaman serilerinde modelleme çalışmaları tahmin sonuçlarına göre kıyaslanmıştır.

Özet (Çeviri)

In this thesis different models were developed using some variables that are relevant to ISE 100 indice. These models were tried to predict by using traditional time series, numerical search models and artificial neural networks. For models, 3779 daily data were used corresponding to ISE 100 indice, golden price, interest rate, dual transactions between banks (TL) and USD daily closing price value.In these models for traditional time series ARMA(p,q), for numerical search models Newton method and for artificial neural networks backpropation algorithm were used. Stochastic data were used in time series and modelling works were comperad by using their prediction results.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    206458

    Finansal endekslerin öngörüsünde yapay sinir ağı modellerinin kullanılması: İMKB ulusal 100 endeksinin gün içi en yüksek ve en düşük değerlerinin öngörüsü üzerine bir uygulama

    Using artificial neural networks models for prediciting financial indexes: An application on prediciting of daily lowest and highest values of ISE national 100 index

    MEHMET FATİH BAYRAMOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    İşletmeZonguldak Karaelmas Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. TURHAN KORKMAZ

  2. Tez No

    330173

    Temel bileşenler faktör analizine dayalı yapay sinir ağları modelleri ile İMKB 100 endeks getirilerinin tahmini

    Prediction of ISE 100 index returns by artificial neural network model based on principal component factor analysis

    ZUHAT ERGİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    EkonometriÇukurova Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SÜLEYMAN BİLGİN KILIÇ

  3. Tez No

    287680

    Hibrit radyal tabanlı fonksiyon ağları ile değişken seçimi ve modelleme: Menkul kıymet yatırım kararlarına ilişkin bir uygulama

    Variable selection and prediction using hybrid radial basis function neural networks

    OĞUZ AKBİLGİÇ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    İşletmeİstanbul Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAMPARSUN BOZDOĞAN

    PROF. DR. MEHMET ERDAL BALABAN

  4. Tez No

    184859

    Forecasting stock market volatility using artificial neural networks

    Hisse senedi değişebilirliğinin yapay sinir ağları ile tahmin edilmesi

    MUSTAFA SERDAR YÜMLÜ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2004

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FİKRET GÜRGEN

    DOÇ. DR. NESRİN OKAY

  5. Tez No

    95443

    Estimating the valve weighted ISE 100 index and its variance using a nevro-fuzzy architecture

    IMKB 100 değer ağırlıklı endeksinin ve varyansının bulanık mantık ve sinir ağları yapısı ile tahmini

    GÜRHAN MİLLİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2000

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Sistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. H. LEVENT AKIN

    YRD. DOÇ. DR. NESRİN OKAY

Geri Dön