Stock market business cycle prediction using regresyon analysis and artificial neural network
Regresyon analizi ve yapay sinir ağı kullanarak stok market iş döngüleri tahminlemesi
- Tez No: 436066
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ETHEM ÇANAKOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: İş Döngüsü, Rejim Anahtarı, Markov Modeli, Yapay Sinir Ağı, Stok Market Tahmini, Business Cycle, Regime Switching, Markov, Artificial Neural Network, Stock Market Prediction
- Yıl: 2015
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 79
Özet
Ekonomik hareketlilik; iş döngüsünü diğer adıyla iktisadi döngüyü şekillendirmektedir. Bu döngüler gerileme veya yükselme zamanlarını ifade eder ve sonsuz çeşitli ekonomik şartlardan etkilenmektedir. İş döngüleri; dinamik faktörlerle nitelendirilmiştir, bu dinamikliği ilk şekillendiren ise Markov modelidir. Döngü içinde bir durumdan başka bir duruma geçiş Markov zinciri ile olur. Bu araştırmada yaygın olarak Regresyon Analizi ve Yapay Sinir Ağı kullanılarak stok market modellemesi yapılmaya çalışılmaktadır. Market durumlarının makroekonomik değişkenlerle ilişkili olduğu varsayılmaktadır. Bu tezde, bu ilişkiyi analiz etmek için iki metod kullanılacaktır. Bunlar, Regresyon Analizi ve Yapay Sinir Ağı'dır. Ek olarak, rejim anahtarı modelinin yararları hesaba dayalı örnekler kullanılarak analiz edilmektedir.
Özet (Çeviri)
Economic movement influences business cycle which is also named as economic cycle. These business cycles express time of decline or rising and they are impressed by endless various economic conditions. Business cycle is characterized by a dynamic factor. This dynamism is first formed by Markov Switching Model. Transition from one state to another can occur with Markov chain in the cycle. In this research, Regression Analysis and Artificial Neural Network were used to model stock market prediction. The market states are assumed to be related to macroeconomic variables. In this thesis, two methods were used to analyze this relationship. These are Regression Analysis and Artificial Neural Network. Moreover, the benefit of regime switching model was analyzed using a computational example.
Benzer Tezler
- A stress testıng framework for the Turkısh bankıng sector: an augmented approach
Türk bankacılık sektörü için bir stres testi çerçevesi: Bir genişletilmiş yaklaşım
BAHADIR ÇAKMAK
Doktora
İngilizce
2014
BankacılıkOrta Doğu Teknik Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NADİR ÖCAL
- Üretim kaynakları planlaması (MRP II) ve yan sanayi maliyet analizi ve kontrolü sistemi
Manufacturing resources planning (MRPII) and vendor firms cost analysis and control system
SERKAN SANCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUFAN VEHBİ KOÇ
- Yapay sinir ağları kullanılarak İstanbul Menkul Kıymetler Borsası indeks öngörüsü
Başlık çevirisi yok
TOLGA ULUSOY
- Estimating the number of failures and the spare partsdemand - installed base approach
Arıza sayılarının ve yedek parça talepinin tahmin edilmesi - kurulutemel yaklaşımı
AYDA AMNİATTALAB
Doktora
İngilizce
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSabancı ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HANS FRENK
- Üretim kaynakları planlaması
Başlık çevirisi yok
TOLGA EREN
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET TANYAŞ