Geri Dön

Price prediction in IMKB using neural networks

İstanbul Menkul Kıymetler Borsası'nda yapay sinir ağları kullanılarak fiyat öngörüsü

  1. Tez No: 36195
  2. Yazar: SİNAN ALTUĞ
  3. Danışmanlar: DOÇ.DR. GÜLNUR MURADOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Fiyat tahmini, Fiyatlandırma, Hisse senetleri, Yapay sinir ağları, İMKB, Price ferecasting, Pricing, Stocks, Artificial neural networks, İstanbul Stock Exchange
  7. Yıl: 1994
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: İşletme Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

ÖZET İSTANBUL MENKUL KIYMETLER BORSASINDA YAPAY SİNİR A?LARI KULLANILARAK FİYAT ÖNGÖRÜSÜ SİNAN ALTU? Yüksek Lisans Tezi, İşletme Fakültesi Tez Yöneticisi : Doç. Dr. Gülnur Muradoğlu Bu çalışmanın amacı İstanbul Menkul Kıymetler Borsası'nda yapay sinir ağları tekniği kullanılarak fiyat öngörüsü yapmaktadır. Yapay sinir ağları, öngörü literatüründe uzun bir süreden beri yer almasına rağmen, bu çalışma, tekniğin Türk Finans ortamındaki ilk uygulanışlarından biridir. Çalışma Ocak 1991 - Haziran 1993 tarihleri arasında değişik salmımlar gösteren dört hisse senedi üzerinde odaklanmıştır. Uygulanan bütün analizler karşılaştırılmalı olarak yapılmıştır ve her öngörü için detaylı istatistiksel bilgiler sağlanmış ve incelenmiştir. Her ne kadar veri kaynaklan sınırlamalarından dolayı yapay sinir ağlarının bütün gücü kullanılamamışsa da, sonuçlar bu tekniğin Türk Finans Ortamında oldukça başarılı olduğu görülmüştür.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT PRICE PREDICTION IN I M KB USING NEURAL NETWORKS BY SINAN ALTUG Supervisor: Assoc. Prof. Gulnur Muradoglu June 1994 The purpose of this thesis is to perform price prediction in Istanbul Stock Exchange (IMKB) using neural networks approach. The neural networks have been in use in the literature of plenty of time, however, this thesis is one of the first applications of neural network forecasting in the Turkish Financial Framework. The study focuses on four stocks, each of which exhibited different trends for the period January 1991 - June 1993. Comparative analysis were carried out for each prediction and detailed statistical inquiry was performed. Even though the full potential of neural networks could not be utilized (basically because of data limitations), the results prove that neural networks perform significantly successful predictions.

Benzer Tezler

  1. Yapay sinir ağları kullanılarak İstanbul Menkul Kıymetler Borsası indeks öngörüsü

    Başlık çevirisi yok

    TOLGA ULUSOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    İşletmeBaşkent Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. YALÇIN KARATEPE

  2. 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

    TUNCAY MORALI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    İşletmePamukkale Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAKAN AYGÖREN

  3. Developing a neural network system for financial prediction and an application on ISE

    Yapay sinirsel ağlar kullanarak finansal öngörü sistemi geliştirme ve İMKB`ye uyarlanması

    OĞUZ ÇALIŞKAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1997

    İşletmeBoğaziçi Üniversitesi
  4. Vadeli işlem sözleşmelerinin fiyatlarının yapay sinir ağlarıyla tahmin edilmesi: VOB üzerine bir uygulama

    Forcasting prices of futures contracts using artificial neural networks: An application on TURKDEX

    AYŞEGÜL DUMLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    İşletmeCelal Bayar Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HÜSEYİN AKTAŞ

  5. 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