Yapay zeka modeliyle genişletilmiş hibrit black-litterman model önerisi, Borsa İstanbul Bist-30 Endeks endeks verileri ile test edilmesi
Extension with artificial intelligence model for hybrid black-litterman model proposal and testing on Istanbul Stock Exchange Bist-30 index data
- Tez No: 485458
- Danışmanlar: PROF. DR. AYDIN ULUCAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Muhasebe Finansman Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 190
Özet
Bu çalışmada yapay zeka algoritmaları ile GARCH ekonometrik modeli birlikte kullanılarak hibrit bir model geliştirilmiştir ve bu modelle Black-Litterman optimizasyon modeline girdi olmak üzere nesnel, matematiksel hesaplamalara dayalı ve sistematik olarak günlük bazda yatırımcı görüşleri elde edilmektedir. Elde edilen yatırımcı görüşleri kullanılarak Black-Litterman modeliyle Borsa İstanbul sermaye piyasasındaki BİST 30'da yer alan hisse senetleri üzerinde uygulanarak yatırımcı görüşleri oluşturulan hibrit modelin geçerliği ve güvenirliği test edilmiştir. Söz konusu hibrit model iki aşamalı olarak tasarlanmıştır. İlk aşamada GARCH modeliyle hisse senetlerine ait teknik göstergelerin geçmiş verileri kullanılarak günlük bazda kayan periyotlarda tahminler yapılmıştır. İkinci aşamada ise, yapay zeka algoritmalarından destek vektör makineleri ile teknik göstergeler girdi ve hisse senedi getirileri çıktı olacak şekilde modelleme yapılmıştır. GARCH modeliyle elde edilen teknik gösterge tahminleri yapay zeka modelinde girdi olarak kullanılarak hisse senedi getirileri tahmini elde edilmiştir. Bu tahminler ise Black-Litterman modeli için mutlak yatırımcı görüşleri olarak değerlendirilerek optimizasyon yapılmıştır. Sonuç olarak, BİST 30 endeksine, eşit ağırlıklı yatırım portföyüne ve rassal ağırlıklarla oluşturulan portföylere göre daha yüksek düzeyde getiri elde edilebildiği gösterilmiştir. Ayrıca, elde tutma süresiyle ilgili yapılan analizlerde model sonuçlarına göre oluşturulan portföylerin 20 işgünü elde tutmanın en yüksek düzeyde getiri sağladığı tespit edilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this study a new hybrid model developed using both artificial intelligence algorithms and GARCH econometric model. This hybrid model is used to produce daily basis investor views these are rational, systematic and based on mathematical calculations, for Black-Litterman portfolio optimization model. These investor views used at Black-Litterman model and applied to common stocks that are in BIST 30 index of Borsa Istanbul market to test the validity and reliability of the hybrid model. The hybrid model is composed of two stages. At the first stage, technical indicators of common stocks were forecasted on a rolling daily basis using its historical data. At the second stage, a support vector machine model was built based on technical indicators as input and common stocks' returns as output. The technical indicator forecasts made by GARCH model were used as input at artificial intelligence model and common stocks' returns forecast were produced. These forecasts were used as absolute investor views at Black-Litterman optimization model. As a result, higher return values achieved by this hybrid model compared to BIST 30 index returns, equally weighted portfolio returns or random weighted simulation based portfolio returns. In addition, it is found that the best holding period for the investors is 20 business days according to the calculations made through hybrid model results.
Benzer Tezler
- Teknolojik yatkınlık ve değerlerle genişletilmiş yapay zekâ temelli ürünlerin teknoloji kabul modeline uyarlanması ve kültürel farklılıkların kıyaslanması
Adaptation of technological readiness and values-enriched artificial intelligence-based products to the technology acceptance model, and a comparative analysis of cultural differences
TUĞÇE AKSOY ERKATRANCI
- Modelling, simulation and testing of artificial neural network augmented kalman filter for ins/gps and magnetometer integration
Yapay sinir ağları ile genişletilmiş kalman filtresinin bütünleştirilmiş ans/kks ve manyetometre ile modellenmesi, simülasyonu ve test edilmesi
DOĞAN YILDIZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERHAN İLHAN KONUKSEVEN
DR. VOLKAN NALBANTOĞLU
- Determining noise type in qr code images using classical machine learning algorithms
Klasik makine öğrenme algoritmalarıyla qr kodlu görüntülerde gürültü türünün belirlenmesi
AHMAD BILAL WARDAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilim ve Teknolojiİstanbul Aydın ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assist. Prof. Dr. JAWAD RASHEED
- Isolation of action execution failures for cognitive robots
Bilişsel robotlar için eylem yürütme hatalarının tanısı
DOĞAN ALTAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SANEM SARIEL TALAY
- Rl based network deployment and resource management solutions for opportunistic wireless access for aerial networks in disaster areas and smart city applications
Felaket alanları ve akıllı şehir uygulamalarında uçan fırsatçı kablosuz erişim ağları için takviyeli öğrenme tabanlı ağ oluşturma ve kaynak yönetimi çözümleri
MEHMET ARİMAN
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BERK CANBERK
