Data analytics in stock markets
Stok pazarlarda veri analizi
- Tez No: 573723
- Danışmanlar: DOÇ. DR. OSMAN OĞUZ, YRD. DOÇ. DR. AHMET ŞENSOY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 130
Özet
Finansta kullanılan önemli stratejilerden biri veri analitigidir. Veri Analizi, anlamlı bilgileri ve faydalı sonuçları çıkarmak amacıyla ham verileri arastıran bilimdir. Son zamanlarda, kurumlar veri analizini is süreçlerini iyilestirmenin bir yolu olarak görmeye ve toplanan bilgileri gelir artısını saglamak için operasyonel verimlilikte kullanmaya baslamıslardır. Son yıllarda, veri analizlerinin kullanımı, is süreçlerini optimize etmek, geliri artırmak ve müsteri etkilesimlerini iyilestirmek gibi diger birçok nedenden dolayı hızla artmaktadır. Bu arastırmada iki tür veri analitigi, düzen dengesizlikleri ve düzen akıs dengesizlikleri incelenmis ve bunlara göre iki grup model incelenmistir. Bu regresyon modelleri, seviye regresyonlarına ve yüzde degisikliklere dayanmaktadır ve veri analitiklerinin her hisse senedi için bir dakika bası fiyat getirisi tahmin edip edemeyecegini yanıtlamaya çalısmaktadır. Ayrıca, 27 Borsa Istanbul hisse senedine ait sonuçlar analiz edilmis ve yorumlanmıstır. Bir sonraki adımda, veri analitik tahmininin gücünü anlamak için, Fama-Macbeth regresyonu göz önünde bulundurulur. Ilk adımda, her portföyün getirisi bir veya daha fazla zaman faktörü karsısında geri çekilir. Ikinci adımda, portföy iadelerinin kesiti, her adımda, faktörlere karsı gerilemektedir. Daha sonra finans literatüründe yaygın olarak kullanılan Uzun Kısa Portföy yaklasımını tartısıyoruz. Bu yöntem, yükselmesi beklenen hisse senetlerinde uzun pozisyon ve inmesi beklenen hisse senetlerinde kısa pozisyon alan bir yatırım stratejisidir. Bu bölümde, pozitif veya negatif olan gün sayısını gösteririz ve bu yöntem için her gün tüm veri analitigi için KB prosedürüyle ayarlanan t istatistiklerini sunarız. Son olarak, piyasa verimliligi hakkında tartısır ve analizimize göre Borsa Istanbul'un verimli bir pazar olup olmadıgını gösteririz.
Özet (Çeviri)
One of the important strategies that is employed in finance is data analytics. Data Analytics is the science of investigating raw data with intention of drawing meaningful information and useful conclusions. Recently, organizations started to consider data analytics as a way to improve business processes and, use the collected information in operational efficiencies for achieving revenue growth. In recent years, the usage of data analytics is rapidly growing for many other reasons, such as, optimizing business processes, increasing revenue, and improving customer interactions. In this research two kinds of data analytics, order imbalances and order flow imbalances are studied and two groups of models extended according them. These regression models are based on level regressions and percentage changes, and trying to answer whether data analytics can forecast one minute a head of price return for each stock or not. Moreover, the results are analyzed and interpreted for 27 stocks of Borsa Istanbul. In the next step, for understanding the power of prediction of data analytics, Fama-Macbeth regression is considered. In the first step, each portfolio's return is regressed against one or more factor of time series. In the second step, the cross-section of portfolio returns is regressed against the factors, at each time step. Then, we discuss the Long-Short Portfolio approach which is widely used in finance literature. This method is an investing strategy that takes long positions in stocks that are expected to ascend and short positions in stocks that are expected to descend. In this part we show the number of days that are positive or negative and provide the t stats that adjusted by NW procedure for all data analytics in each day for this method. Finally, we discuss about the market efficiency and show whether according to our analysis Borsa Istanbul is an efficient market or not.
Benzer Tezler
- Yönetim muhasebesi uygulaması olarak performans analizinde veri analitiklerinin kullanımı: Borsa şirketleri üzerine bir inceleme
The use of data analytics in performance analysis as a management accounting implementation: An analysis of listed companies
HAYRİYE TARTICI
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İşletmeİstanbul Gelişim Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. METİN UYAR
- Sentiment analysis model proposal with deep learning techniques on big data: Portfolio selection with the help of industry indicators
Büyük veri üzerinde derin öğrenme teknikleri ile duygu analizi model önerisi: Sektör göstergeleri yardımıyla portföy seçimi
MAHMUT SAMİ SİVRİ
Doktora
İngilizce
2023
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ
- Yinelemeli sinir ağları ile sermaye piyasası yön tahmini üzerine bir çalışma
A study on direction prediction of capital markets with recurrent neural networks
MUHİDDİN ÇAĞLAR EREN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ
- Sign predictability of intraday price returns to formulate appropriate trading strategies with optimum set of equities
Optimum hisse senedi kümesi ile uygun işlem stratejileri oluşturmak için gün içi fiyat getirilerinin işaret tahmin edilebilirliği
ABDURRAHMAN KILIÇ
Doktora
İngilizce
2024
Ekonometriİstanbul Teknik Üniversitesiİktisat (İngilizce) Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜLENT GÜLOĞLU
- Yapay zeka yöntemleriyle hisse senedi fiyatının öngörülmesi
Stock market prediction using artificial intelenge metyhods
MEHMET HARUN SONGÜN
Doktora
Türkçe
2023
MaliyeMarmara ÜniversitesiSermaye Piyasası ve Borsa Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT AKBALIK