Bulanık sinir ağı yapısı ile borsa endeks getirisi tahmini: BİST-100 örneği
Forecast stock index return with neuro fuzzy network structure: BIST 100 case
- Tez No: 368190
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. METİN YILMAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: ANFIS, Borsa endeksi, Bulanık mantık, Getiri, Yapay sinir ağları, ANFIS, Stock exchange index, Fuzzy logic, Return, Artificial neural networks
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dumlupınar Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada Borsa İstanbul 100 endeksi (BİST – 100) getirisi, bulanık sinir ağı yapısı yöntemiyle, altın fiyatları, döviz kuru, tüketici fiyat endeksi, mevduat faiz oranı, Dow Jones Endeksi, cari açık ve gayri safi yurtiçi hâsıla değerleri kullanılarak tahmin edilmeye çalışılmıştır. Borsa endeksinin çalışma konusu olarak seçilmesindeki sebep, bir yatırım aracı olarak önemli bir alternatif olmasıdır. Borsa Endeksinin dinamik yapısı her dönem için farklı değişkenlerden etkilenmektedir. Verilerin güncelliği ise yapılan çalışmanın sonuç üretmedeki etkinliğini önemli ölçüde etkilemektedir. Bu açıdan çalışmada 2013 yılsonu itibariyle yayımlanan son veriler kullanılmıştır. Çalışmaya konu olan zaman aralığı 2002 – 2013 yıllarıdır. Veriler aylık olarak çalışmaya dâhil edilmiştir. Sonuç olarak genel ekonomik dengelerin endeks üzerindeki etkileri gözlenmiştir. Bulanık çıkarım sistemi parametre değerlerinin farklılaştırılmasıyla elde edilen modeller ile tahmin başarısının önemli ölçüde artırılabildiği uygulama sonucunda ortaya konmuştur. Farklı bulanık sinir ağı modelleri kurulmasıyla %93 oranında tahmin başarısı yakalanmıştır. Parametre farklılaştırması ile en iyi ve en kötü model arasında R2' ye göre yaklaşık %10 oranında tahmin başarısı arttırılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this study, Istanbul Stock Exchange 100 index (BIST - 100) tried to predict using gold prices, exchange rates, consumer price index, interest rates on deposits, the Dow Jones Index, the current account deficit and gross domestic product values by fuzzy neural network inference method . The reason for selection stock market index as the subject, as an investment instrument stock market index is an important alternative investment instrument. The dynamic nature of the stock market index is affected by different variables for each period. The timeliness of the data affect the efficacy, produce result. In this respect, 2013 year-end data used in study. Study included time from 2002 to 2013. Data were included Monthly in the study. As a result, the impact on the index ofoverall economic balance were observed. Increased significantly of the success of prediction with the obtained models by varying of parameters values of fuzzy inference system are set forth. Prediction success rate of 93% was achieved with build different fuzzy neural network models. With differentiate parameters estimates success is increased by %10 according to R2, between the best and worst models.
Benzer Tezler
- Yapay ve bulanık sinir ağları ile sistemlerin modellenmesi
System modelling with neural network and neuro fuzzy methods
ALİ DURMUŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. NURHAN KARABOĞA
- A Neuro-fuzzy edge detector for edge extraction in digital images corrupted by impulse noise
Dürtü gürültüsü ile bozulmuş sayısal görüntülerde kenar çıkarımı için bulanık sinir ağı tabanlı bir kenar sezici
TÜLİN YILDIRIM
Yüksek Lisans
İngilizce
2003
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. EMİN YÜKSEL
- Doğrusal arabalı ters sarkacın dengelenmesi için Yapay Sinir Ağı Tabanlı Bulanık Mantık kontrolcü tasarımı
Artificial Neural Network Based Fuzzy Logic controller design for balancing of linear cart-inverted pendulum
HASAN HÜSEYİN BİLGİÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Makine MühendisliğiMustafa Kemal ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET YAPICI
- Yapay sinir ağı ve bulanık mantık hibrid yapı ve algoritmalarının geliştirilmesi
Development of artificial neural network-fuzzy logic hybrid structures and algorithms
CANAN ŞENOL
Doktora
Türkçe
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÜLAY YILDIRIM
- Mikrodalga iletim hatlarının bulanık sinir ağları ile modellenmesi
Modeling of microwave transmission lines by using neuro-fuzzy networks
MUSTAFA TÜRKMEN
Doktora
Türkçe
2009
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CELAL YILDIZ