Geri Dön

Borsa İstanbul (BİST) 100 endeksi yönünün ekonomi haberleri ile tahmin edilmesi

Prediction of Borsa Istanbul 100 index direction using financial news articles

  1. Tez No: 335700
  2. Yazar: HAKAN GÜNDÜZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ZEHRA ÇATALTEPE
  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: 2013
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

    Türkçe

    2019

    BankacılıkSüleyman Demirel Üniversitesi

    Bankacılık ve Finans Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TURAN KOCABIYIK

  2. 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

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İşletmeBaşkent Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZGE SEZGİN ALP

  3. 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

    Türkçe

    2024

    İşletmeBayburt Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EŞREF KULOĞLU

  4. 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

    İngilizce

    2023

    Maliyeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KAYA TOKMAKÇIOĞLU

  5. 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

    Türkçe

    2019

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. FEYZİ HAZNEDAROĞLU