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: Belirtilmemiş.
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
- Kuyruk modelleri ve analizi üzerine bir uygulama
Başlık çevirisi yok
DİDEM ÖZPULAT
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
İstatistikEge ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FİKRET İKİZ
- Traditional vernacular houses in Anatolia: The question of evaluative criteria
Anadolu geleneksel yöresel konut mimarlığında değerlendirme ölçütleri sorunu
OKAN ÜSTÜNKÖK
Doktora
İngilizce
1987
MimarlıkOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖNÜL TANKUT
- Malzeme istekleri planlaması (MİP)
Material requirement planning system
ALİ ÇETİN
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
İşletmeEge ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. M. ÖZEL ERGEN
- İncir işletmelerinde açığa çıkan hurda incirlerin tek hücre proteini üretiminde substrat olarak kullanımı
Başlık çevirisi yok
HÜLYA OKER
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiGıda Bilimi ve Teknolojisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET KARAPINAR