Geri Dön

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

  1. Tez No: 330173
  2. Yazar: ZUHAT ERGİN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SÜLEYMAN BİLGİN KILIÇ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ekonometri, Econometrics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 65

Özet

Bu çalışmada amaç, temel bileşen faktör analizine dayalı yapay sinir ağları modelleri ile İMKB 100 endeksinin getirisi tahmin edilmeye çalışılmıştır. Bu çalışmada 02.01.1997-30.12.2011 tarihleri arasındaki İMKB 100 endeksi günlük getirileri kullanılarak yarınki getiri tahmin edilmeye çalışılmıştır. Çalışma beş bölümden oluşmaktadır. Birinci bölümde çalışmanın amacı, önemi ve yöntemi hakkında bilgi verilmiştir. İkinci bölümde yapay sinir ağlarının yapısı, temel elemanları, avantajları, dezavantajları, uygulama alanları, katmanları, sınıflandırılması ve işleyişi hakkında bilgi verilmiştir. Üçüncü bölümde temel bileşen faktör analizinin aşamaları ile ilgili hesaplamalara yer verilmiştir. Dördüncü bölümde uygulamaya yer verilmiştir. Son bölümde ise uygulamada tahmin edilen modele ve bunun üzerine yapılan yorumlara yer verilmiştir.

Özet (Çeviri)

In this study, ISE 100 index return is estimated by using Artificial Neural Network model based on the Principal Component Factor Analysis. The data covers the period of 02.01.1997-30.12.2011 and consist of the daily returns of ISE 100 index, Dollar and Gold prices. The study consists of five sections. In the first section, we describe the purpose of study, method and about the importance of study. In the second section, we describe the basic elements of Artificial Neural Network model. In the third section, we describe the Principal Component Factor Analysis. In the fourth section, application are given, and finally in the fifth section we give the empirical results of the study and conclusion.

Benzer Tezler

  1. Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning

    Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini

    ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM TEKEREK

  2. Fake news classification using machine learning and deep learning approaches

    Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması

    SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR

  3. Derin öğrenme ile cerrahi video anlama

    Surgical video understanding with deep learning

    ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU SARIKAYA

  4. E-öğrenme ortamlarında bir öğrenme analitiği aracı olarak öğrenme panelleri ile etkileşimin öğrenme çıktılarıyla ilişkisi

    The relation of interaction with learning dashboards as a learning analytics tool in e-learning environment between learning outcomes

    MEHMET KOKOÇ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Eğitim ve ÖğretimHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ARİF ALTUN

  5. Türkiye şeker sanayinin etkinlik ve verimlilik analizi

    Efficiency and productivity analysis of sugar industry in Turkey

    HÜSEYİN DAŞTAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    EkonomiAtatürk Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUAMMER YAYLALI