Geri Dön

Neural network application to perception of local risk

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 364544
  2. Yazar: M. BARBAROS ÖZÜYILMAZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. AYTÜL ERÇİL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 1997
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 99

Özet

Özet yok.

Özet (Çeviri)

If the markets are efficient, no other portfolio should consistently outperform is the performance of according to Markowitz model optimized portfolios. The starting point of this research is the observation that some traders consistently make superior profits. Knowing that insiders and manipulators are rare cases, we draw our attention to what dealers name as a 'feeling'. The expression that they 'feel' is true because they do not use explicit deterministic rules for calculation of expectations about risk&return. Human brain implicitly learns concepts and rules. Our aim in this paper is to isolate one such 'feel' or method to show their existence and usefulness in portfolio management techniques. As a target for our research, we selected the concept of dynamic local risk perception. One of the rriathematical structures that learn through experience withom specifying explicit rules, is the neural network (NN) structure. From various possible NN types we used back-propagation NN to measure and document this 'feeling', because they are the most widely used networks and the theory of them are the most complete one. We worked on

Benzer Tezler

  1. Tez No

    613031

    U-net architecture optimization for optic disc segmentation in retinal images

    Retina görüntülerinde optik disk bölütleme için U-net mimarisi optimizasyonu

    ZAFER ERDOĞAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK

  2. Tez No

    165857

    Bulanık bilişsel haritalama metodu kullanılarak Kayseri-Engir Sazlığı'nın sorunlarının ve potansiyellerinin değerlendirilmesi

    The evaluation of the problems and potentials in Enger Marshes by using the fuzzy cognitive mapping technique

    PERVİN TAŞKIRAN TIRPAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Şehircilik ve Bölge PlanlamaGazi Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜLSEVEN UBAY TÖNÜK

  3. Tez No

    66398

    İmalat sistemlerinin tasarlanması ve öncelik kurallarının belirlenmesinde yapay sinir ağlarının kullanılması

    Başlık çevirisi yok

    TARIK ÇAKAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYHAN TORAMAN

  4. Tez No

    828461

    Deep learning based road segmentation from multi-source and multi-scale data

    Çok kaynaklı ve çok ölçekli veriyle derin öğrenme tabanlı yol bölütlenmesi

    OZAN ÖZTÜRK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER

  5. Tez No

    753612

    Single-frame and multi-frame super-resolution on remote sensing images via deep learning approaches

    Derin öğrenme yaklaşımlarıyla uzaktan algılama görüntülerinde tek çerçeve ve çok çerçeve süper çözünürlük

    PEIJUAN WANG

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    İletişim Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ELİF SERTEL

Geri Dön