Forecasting BIST-100 price index
BIST-100 fiyat endeksi tahminlemesi
- Tez No: 481691
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. DİLEM YILDIRIM KASAP
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonometri, Ekonomi, İşletme, Econometrics, Economics, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İktisat Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 64
Özet
Bu çalışmanın amacı BIST-100 endeksinin tahminini gerçekleştirmek ve öncelikli makro ve finansal belirleyicileri bulmaktır. Bu amaç için, bu değişkenlerin Borsa İstanbul üzerindeki muhtemel etkilerini bulmak üzere teorik aday değişkenleri kullanan kapsamlı arama algoritması benimsenmiştir. ARIMAX modeli formatında oluşturulan algoritmanın amacı her bir açıklayıcı değişkenin her bir kombinasyonundan yararlanarak 2002-2013 zaman dilimi boyunca BIST-100 endeksi davranışlarını aylık verilerle yakalamaktır. Bu amaçla, Akaike ve Bayesian bilgi kriterleri nezdinde en iyi modeller algoritma kapsamında oluşturulan bir çok model arasından elde edilmiştir. Minimum Akaike değerli model, minimum Bayesian değerli modele göre kök ortalama kare hatası değeri gözetilerek daha üstün olmaktadır. Dahası da, iki yıllık gösterge tahvil, DAX ve Bovespa Endeksleri BIST-100 Fiyat Endeksini tahminlemek için en iyi açıklayıcı değişkenler olarak bulunmuştur. Bunun yanında, 2014-2015 zaman diliminde örneklem dışı validasyon gerçekleştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
The ultimate goal of this study is to forecast the BIST-100 Price Index using its mostly significative macroeconomic and financial determinants. For this aim, we have adopted an exhaustive search algorithm which takes the advantage of theoretical candidate variables to find the possible effects of these variables on the BIST-100 Price Index. The algorithm, which is built in the form of linear ARIMAX models, is to exploit every possible combination of explanatory variables to capture the behaviour of the index over the time period from 2002 to 2013 using monthly based data. To this end, best models have been obtained out of a huge number of models with regard to Akaike and Bayesian information criteria. The model with minimum AIC value outperforms the model with minimum BIC value with respect to root mean square error measure. Moreover, the 2Y Turkish bond interest rate, the DAX and Bovespa Indices are the best explanatory variables found to estimate the index. Besides, out-of-sample testing has been implemented over the 2014-2015 time period.
Benzer Tezler
- Bireysel yatırımcıların yatırım stratejisini belirlemede gri tahmin ve oyun teorisi yöntemlerinin uygulanması üzerine bir çalışma
A study on the use of gray prediction and game theory method to determine investment strategy of individual investors
SERENAY BİLGE
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
İşletmeMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ BAYRAKDAROĞLU
- 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
NAZMİ BERK ŞAHİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. RECEP KIZILASLAN
- New model for forecasting financial data
Finansal verilerin öngörüsü için yeni bir model
ÖZGÜN SEYMEN UZUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Matematikİstanbul Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURCU TUNGA
- Makine öğrenmesi ile hisse senetlerinin fiyat tahminlemesi: BİST 100' de bir uygulama
Price forecasting of shares by machine learning: An application in BIST 100
OSMAN NURİ AKARSU
- Hisse senedi fiyatlarının makine öğrenmesi yöntemleri ve derin öğrenme algoritmaları ile tahmini
Estimations of opening and closing stock prices through machine learning methods and deep learning algorithms
UĞUR DEMİREL
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGümüşhane Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HANDAN ÇAM
DR. ÖĞR. ÜYESİ RAMAZAN ÜNLÜ