Geri Dön

Stock market business cycle prediction using regresyon analysis and artificial neural network

Regresyon analizi ve yapay sinir ağı kullanarak stok market iş döngüleri tahminlemesi

  1. Tez No: 436066
  2. Yazar: ALEV KARAKUŞ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ETHEM ÇANAKOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. 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
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

    İngilizce

    2014

    BankacılıkOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NADİR ÖCAL

  2. 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

    Türkçe

    1997

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUFAN VEHBİ KOÇ

  3. 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

  4. 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

    İngilizce

    2023

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HANS FRENK

  5. Üretim kaynakları planlaması

    Başlık çevirisi yok

    TOLGA EREN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET TANYAŞ