Geri Dön

Destek vektör makineleri ile hibrid modelleme: Menkul kıymet getirilerindeki volatilitenin tahminlenmesi

Hybrid modelling using support vector machines: Forecasting volatility of stock returns

  1. Tez No: 350109
  2. Yazar: MUTLU GÜRSOY
  3. Danışmanlar: PROF. DR. M. ERDAL BALABAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 176

Özet

Ampirik risk minimizasyonu (ARM) ilkesi yerine yapısal risk minimizasyonu (YRM) ilkesini kullanmak suretiyle az sayıda gözlem noktası içeren, yüksek boyutluluğa sahip ve doğrusal olmayan problemlerin çözümünde etkili olan Destek Vektör Makineleri (DVM), ilk geliştirilme nedeni olan örüntü tanıma probleminden regresyon kestirim problemine kadar tüm alanlarda, dikkate değer genelleme kabiliyeti nedeniyle gittikçe ilgi uyandırmaktadır.Bu çalışmada, DVM'nin bu olağan üstü özellikleri ile güçlü bir teorik altyapıya sahip diğer yaklaşımların hibritlenmesi amaçlanmıştır. Amaca paralel olarak, GARCH ve EGARCH modelleri, Kantil Regresyon yaklaşımı ve faz uzayının yeniden yapılandırılması yaklaşımı kullanılarak, bazı hibrit modeller oluşturulmuştur. Oluşturulan hibrit modellerin tahminleme performansları, İMKB 100 endeks verisi kullanılarak test edilmiştir.Sonuç olarak, DVM'ye dayalı modellerin klasik GARCH ve EGARCH modellerine göre daha iyi sonuçlar verdiği gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

Support Vector Machine (SVM), which can solve small-sample, non-linear and high dimensional problems by using structural risk minimization (SRM) instead of emprical risk minimization (ERM), has been receiving increasing interest in areas ranging from its original application in pattern recognition to other applications such as regression estimation due to its remarkable generalization performance.In this study, hybridization between SVM?s remarkable properties and the approaches which have strong theoretical background is aimed. In parallel with this aim, by using GARCH and EGARCH models, Quantile Regression approach, and finally reconstruction phase space approach, some hybrid models are built. Forecasting performance of the hybrid models are tested using ISE 100 Index data.As a result, it is shown that the models based on DVM outperform the classical GARCH and EGARCH models.

Benzer Tezler

  1. Yapay zeka modeliyle genişletilmiş hibrit black-litterman model önerisi, Borsa İstanbul Bist-30 Endeks endeks verileri ile test edilmesi

    Extension with artificial intelligence model for hybrid black-litterman model proposal and testing on Istanbul Stock Exchange Bist-30 index data

    MAHMUT KARA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    İşletmeHacettepe Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYDIN ULUCAN

  2. Otomatik para çekme makinelerinde (ATM) nakit para yönetimi için optimizasyon yaklaşımlarının geliştirilmesi

    Development of optimization approaches for cash management in automatic teller machi̇nes (ATM)

    ALİ TUNÇ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞAKİR TAŞDEMİR

  3. Dengesiz veri kümeleri için yenilikçi bir hibrit yaklaşım: IQCM metodolojisi ve karşılaştırmalı performans analizi

    An innovative hybrid approach for imbalanced datasets: IQCM methodology and comparative performance analysis

    MUSTAFA YAVAŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDoğuş Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AYSUN GÜRAN

  4. Örneklem tabanlı gürbüz konuşma tanıma

    Exemplar based noise robust speech recognition

    FATİH AKTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU

  5. Scoring of CERbB2 tumors in breast cancer by pathological image analysis

    Patolojik görüntü analizi ile meme kanserinde CERbB2 tümörlerinin skor değerlerinin belirlenmesi

    GÖZDE AYŞE TATAROĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN