Geri Dön

Hisse senedi fiyatının tahmininde yapay sinir ağı yaklaşımı

A Neural network approach for forecasting stock price

  1. Tez No: 67459
  2. Yazar: AHMET OZAN BAYRAKÇI
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. EMİN KAHYA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 1997
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 71

Özet

IV ÖZET Bir değişkenin gelecekte alabileceği değerin tahmini, birçok alanda sıkça karşılaşılan bir problemdir. Problemin yapısına bağlı olarak pek çok tahminlerne yöntemi geliştirilmiştir. Hisse senedi tahmininde genel olarak teknik analiz ve temel analiz yöntemleri kullanılır. Yapay sinir ağı yöntemi, matematiksel olarak çok kolay ve açık bir şekilde ifade edilemeyen ilişkileri sezmede oldukça başarılı olması özelliğiyle, diğerlerindan farklı ve yeni bir tekniktir. Bu çalışmada, İstanbul Menkul Kıymetler Borsası'nda bir hisse senedinin fiyatı, yapay sinir ağı yaklaşımıyla tahmin edilmeye çalışılmıştır. Tahminlerne için 72 aylık (Ocak 90 - Aralık 95) bileşik endeks, Amerikan Dolan fiyatı, Alman Mark Fiyatı, üç aylık mevduat faiz oram ve interbank faiz oranı verileri derlenmiş ve yapay sinir ağı yöntemiyle, Pınar Süt hisse senedinin Ocak-Temmuz 1996 fiyatları tahmin edilmiştir. Yöntemin etkinliğinin belirlenmesi amacıyla, çoklu regresyon analizi yöntemiyle de tahminde bulunulmuş ve iki yaklaşımın sonuçları yorumlanmıştır.

Özet (Çeviri)

V ABSTRACT Forecasting the value of a variable is a situation that we often encounter in many fields. Wide variety of forecasting methods have been developed depending on the nature of the problem. Generally, technical analysis or fundamental analysis techniques have been used for stock price forecasting. Artificial neural network is a new technique and is different from the others. Owing to learning capability, not existing in other techniques, neural networks are good at perceiving relations that cannot be explained easily and clearly using mathematical statements. In this thesis, price of a stock has been attempted to be forecasted using an artificial neural network in Istanbul Stock Exchange. For forcasting, a 72-month period (January 90 - December 95) composite price, American Dollar price, German Mark price, time deposit interest rate and Interbank interest rate data has been compiled and Pınar Süt stock prices (January - July 96) have been forecasted using a neural network. To determine the efficiency of the method, multiple regression analysis method has also been used for forecasting, and results of the two approaches have been interpreted.

Benzer Tezler

  1. Derin öğrenme yöntemleri ile zaman serisi tahmini

    Time series classification with deep learning methods

    HAKAN GÜNDÜZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEHRA ÇATALTEPE

  2. Hisse senedi fiyat tahmininde otokodlayıcı ve graf evrişimli ağının uygulanması

    Application of autoencoder and graph convolutional network in stock price prediction

    MAHMUT LUTFULLAH ÖZBİLEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YUSUF YASLAN

  3. Iraqi Stock Market forecasting using artificial neural network

    Yapay sinir ağını kullanarak Irak Borsası tahmini

    ARAF AL YOZBAKEE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilim ve TeknolojiTürk Hava Kurumu Üniversitesi

    Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. Abdellatif BABA

  4. Makine öğrenmesi yöntemlerini kullanarak bir petrokimya firmasının hisse senedi fiyat tahmini

    Stock price prediction of a petrochemical company using machine learning methods

    ŞEVVAL TOPRAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜLTEKİN ÇAĞIL

  5. Forecasting İstanbul stock exchange

    Borsa İstanbul'un tahminlenmesi

    REŞAT BUĞRA ERKARTAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYeditepe Üniversitesi

    Endüstri ve Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. LİNET ÖZDAMAR