Geri Dön

Predicting Stock Price Index of Borsa Istanbul (BIST) using different machine learning techniques

Borsa İstanbul (BIST) hisse değerlerinin farklı bir makine öğrenimi tekniği ile tahmin edilmesi

PDF İndir

  1. Tez No: 461666
  2. Yazar: NAZMİ BERK ŞAHİN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. RECEP KIZILASLAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Borsa fiyatlarının tahmin edilebilirliği konusu, borsa değerlerinin hareketlerini tam olarak belirleyebilecek herhangi bir yöntem bulunamadığından dolayı, tahminleme çalışmaları yapan araştırmacılar için ilgi çekici bir alan olmuştur. Türkiye'deki siyasi (psikolojik) nedenler, piyasa durumları ve ekonomik dalgalanmalar, gelişmiş ülkelere göre hisse senedi piyasalarında daha çok belirsizliğe ve volatiliteye neden olmaktadır. Gelişmekte olan ekonomiye sahip ülkelerin borsa hareketliliğinin gelişmiş olan ülkelere göre daha yoğun olması, hisse senedi yatırımcıları için daha yüksek risk taşıdığı anlamına gelmektedir. Riskin yüksek olduğu borsalarda hisse senedi değerlerindeki kayıplar yüksek olacağı gibi kazançlarında bu denli yüksek olması tahminleme metotlarını iyi uygulayan yatırımcılar için fırsat haline gelmektedir. Bu çalışmada BIST 100 endeksi iki ayrı veri seti kullanılarak tahmin edilmeye çalışılmış ve sonuçları birbiri ile kıyaslanmıştır. Birinci veri seti günlük periyottaki BIST100 verileri ekonomik parametreler (Larry Williams, MACD, Stocastic K etc.) kullanılarak veriden veri üretme metodu ile oluşturulmuştur. İkinci veri seti dışsal faktörler (Dolar, Euro, Brent Petrol Fiyatları etc.) kullanılarak oluşturulmuş olup her iki veri setine Yapay Sinir Ağları ve Bulanık Mantık yöntemleri ile tahmin edilmeye çalışılmıştır. Araştırmada, ekonomik parametreler ile veriden veri üretilerek oluşturulan verilerin dışsal faktörler kullanılarak oluşturulan verilerden daha iyi sonuç verdiği sonucuna ulaşılmıştır.

Özet (Çeviri)

The issue of predictability of stock price, because of the fact that there is not any method to precisely determine the movements of the stock market value, ıt has become an attractive area for researchers who study forecasting. Political ( psychological ) factors, market conditions and economic fluctuations in Turkey leads to more uncertainty and volatility in the stock markets than in developed countries. Being more intense fluctuations in stock market of developing countries than the developed countries means that there is a higher risk for investors who plan to make investment in stock market of developing countries. Like that losses in the stock market value will be high in the stock market where there is a high risk, the level of earning will also increase with high risk so this situation creates an important opportunity for investors who implement good risk estimation method. In this study, BIST 100 index have been tried to estimate by using two separate data sets and then the results have been compared to each other. The first data set was created through the method of generating data from the data by using BIST 100 data on the daily period and economical parameters (Larry Williams, MACD, Stocastic K etc) and the second data set has been created by using external factors ( Dollar, Euro, Brent Oil Prices etc). By implying Neural Networks and Fuzzy Logic methods to these two data sets, the estimation has been tried to do. In the study, it has been concluded that the first data set which is composed of the economic parameters and the method of generating data from the data reached better results than the second data set which uses the external factors.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    368190

    Bulanık sinir ağı yapısı ile borsa endeks getirisi tahmini: BİST-100 örneği

    Forecast stock index return with neuro fuzzy network structure: BIST 100 case

    FATİH GÜZEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    İşletmeDumlupınar Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. METİN YILMAZ

  2. Tez No

    372688

    Borsa İstanbul şirketlerinin hisse senedi getirilerinin yapay sinir ağları ve çoklu regresyon yöntemleri kullanarak analizi

    An analysis of Istanbul Stock Exchange companies' stock yields using artificial neural networks and the multiple regression method

    CANER OKUTKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKocaeli Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÜLŞEN AYDIN KESKİN

  3. Tez No

    559988

    New model for forecasting financial data

    Finansal verilerin öngörüsü için yeni bir model

    ÖZGÜN SEYMEN UZUN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Matematikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BURCU TUNGA

  4. Tez No

    563003

    Measuring financial stress index for Turkey

    Türkiye'de finansal stresin ölçülmesi

    AYŞEGÜL KOYUNLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Ekonomiİstanbul Bilgi Üniversitesi

    Finansal İktisat Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEMA BAYRAKTAR TÜR

  5. Tez No

    636267

    BIST 30 endeksinin ve hisse senetlerinin değer tahmini üzerine bir çalışma

    A study on the value estimate of the BIST 30 index and stocks

    ZİNNET DUYGU AKŞEHİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERDAL KILIÇ

Geri Dön