Borsa İstanbul (BİST) 100 endeksi yönünün ekonomi haberleri ile tahmin edilmesi
Prediction of Borsa Istanbul 100 index direction using financial news articles
- Tez No: 335700
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ZEHRA ÇATALTEPE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 85
Özet
Yapılan tez çalışmasında internet sitelerinde yayınlanan ekonomi haberleri kullanılarak Borsa İstanbul (BIST) 100 endeksi günlük açılış fiyatının yönü tahmin edilmiştir. Çalışmada kullanılan haber metinleri Borsa İstanbul?daki şirketlerin resmi bildirimlerinin yayınladığı Kamu Aydınlatma Platformu (KAP) internet sitesinden ve iki finansal internet sitesinden elde edilmiştir. Haber metinlerine metin madenciliği teknikleri uygulanarak, her işlem gününe ait öznitelik vektörleri oluşturulmuştur. BIST 100 endeksine ait günlük açılış fiyatlarındaki anlamlı değişiklikler sınanarak değişim yönünü gösteren sınıf etiketleri oluşturulmuş ve bu etiketler öznitelik vektörlerine atanmıştır. Öznitelik vektörlerinin boyutunun yüksek olması ve örnek sayısının az olması nedeniyle, haber metinlerinde bulunan kelimeler üzerinde öznitelik seçimi gerçekleştirilmiştir. Öznitelik seçiminde veri kümesindeki sınıf dengesizliği ile başa çıkabilmek için, karşılıklı bilgi öznitelik seçme yöntemi ile birlikte yeniden örneklemeyi temel alan yeni bir öznitelik seçme yöntemi ortaya konmuştur. Dengeli dağılımlı karşılıklı bilgi yöntemi olarak isimlendirilen bu yöntem kullanılarak BIST 100 endeksinin anlamlı yön değişimleri %74 doğruluk ve %68,4 Makro-ortalama F-Ölçütü oranlarıyla tahmin edilmiştir. Kullanılan bu yöntem, karşılıklı bilgi, bilgi kazanımı ve Ki-kare istatistiği öznitelik seçme yöntemleri ile karşılaştırılmış ve dengesiz dağılımlı bilgi kazanımının daha az sayıda öznitelik kullanarak daha başarılı sınıflandırma sonuçları elde ettiği görülmüştür. Ayrıca kullanılan haber metinlerinin alındığı kaynaklar ve BIST 100 endeksinin günlük geçmiş açılış, kapanış ve hacim fiyatları da göz önünde bulundurularak tahmin gerçekleştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, we predicted the direction of Borsa Istanbul (BIST) 100 Index (XU 100) open price using the news articles released the day before. News articles were provided by Public Disclosure Platform of BIST and two financial websites. Text mining techniques were applied on the news articles to form feature vectors for each trading day. The significant changes of BIST 100 index open price were examined to create the class labels and these labels were assigned to input vectors available for each day. Due to the high dimensionality of inputs and small number of instances for training, feature selection on the words of the news articles was needed. In order to deal with the data imbalance problem, a mutual information and resampling based feature selection method was devised. The method considered the fact that classes were imbalanced for the stock market data and computed the MI after balancing the data, therefore we called this method of relevance computation Balanced Mutual Information (BMI). Experimental results showed that, with BMI, the significant changes in the BIST 100 Index could be predicted, with an accuracy of 74% and a Macro Averaged F-Measure of 68,4%. This balanced feature selection method were compared with three other methods, a basic Mutual Information based, Information Gain and Chi-Square feature selection and it was found out that balanced feature selection results in higher performance using a smaller number of features. Also, the effects of the news sources and the previous days' price information on prediction were examined.
Benzer Tezler
- Makroekonomik değişkenlerin borsa endeksleri üzerine etkisi: Türkiye ve ABD karşılaştırması
Impact of macroeconomic variables on stock markets: Turkey and USA comparison
ARAM SHABAN FATTAH
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
BankacılıkSüleyman Demirel ÜniversitesiBankacılık ve Finans Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TURAN KOCABIYIK
- Bir iktisat okulu olarak davranışsal finans ve Borsa İstanbul hisse senedi piyasasında momentum ve zıtlık stratejilerinin kriz dönemlerinde incelenmesi
Behavioral finance as a school of economics and investigation of momentum and contrast strategies in Borsa Istanbul stock market during crisis periods
SEVDE ASLAN
- Risk endeksleri ile borsa endeksleri arasındaki ilişkinin analizi: Borsa İstanbul örneği
Analyzing the relationship between risk indices and stock market indices: The case of Stock Exchange Istanbul
NEMAT GARASHOV
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İşletmeBayburt Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EŞREF KULOĞLU
- The effects of the geopolitical risks on stocks: An assessment from finance, industry and it sectors in Turkey and BRİCS countries
Jeopolitik risklerin hisse senedi piyasaları üzerine etkisi: Türkiye ve BRICS ülkelerinde finans, sanayi ve bilgi teknolojileri sektörlerinden bir değerlendirme
ŞULE NUR UGUR
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Maliyeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KAYA TOKMAKÇIOĞLU
- Makroekonomik değişkenlerin ve ekonomik konjonktürün gayrimenkul yatırım ortaklıkları üzerindeki etkisinin incelenmesi
Examining the effects of macroeconomic variables and economic conjuncture on real estate investment trust
MÜNEVER PAHAERDING
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. FEYZİ HAZNEDAROĞLU