Sınıflandırma ve regresyon ağaçları (CART) algoritması: Borsa İstanbul üzerine bir uygulama
Classification and regression trees (CART) algorithm: An application on Borsa İstanbul
- Tez No: 691768
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET SUPHİ ÖZÇOMAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonometri, İstatistik, Econometrics, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Atatürk Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 184
Özet
Bu çalışmanın amacı; sınıflandırma ve regresyon ağaçları (CART algoritması) çatısı altındaki gini, twoing ve en küçük kareli sapma dallanma ölçütleri kullanılarak, gelişmiş ülkelerin (G7 ülkeleri) borsa endekslerinin BİST100 endeksinin haftalık getiri beklentileri üzerindeki etkilerini tespit etmektir. Geleneksel zaman serisi yöntemleri kullanımında verilerin tamamını kapsayan yorumlar yapılmasına karşın parametrik olmayan bu yöntem vasıtasıyla veriler kendi içlerinde homojen gruplara ayrıştırıldığı için daha spesifik tespitler gerçekleştirilebilmektedir. Elde edilen tespitler doğrultusunda Borsa İstanbul üzerinde etkisi olan gelişmiş ülkelerin borsa endekslerinin farklı açılardan değerlendirilmesi yapılmış ve yine borsa endekslerinin birbirleri ile olan etkileşimleri tespit edilerek Borsa İstanbul'un değişim yönü tespit edilmiştir. Elde edilen sonuçlar yardımıyla yatırımcılara tavsiyeler sunulmuştur. 02.01.2000-23.05.2021 tarihleri arasındaki haftalık verilerin kullanıldığı çalışmada BİST100 endeksinin getiri beklentisi üzerinde en çok etkiye sahip borsa endeksinin Almanya'ya ait DAX borsa endeksi olduğu ayrıca Fransa ve Amerika Birleşik Devletleri ülkelerine ait borsa endekslerinin de yüksek düzeyde etkili olduğu tespit edilmiştir. Bununla birlikte İngiltere ve Kanada ülkelerine ait borsa endekslerinin orta düzeyde etkili olduğu, İtalya ve Japonya ülkelerine ait borsa endekslerinin ise nispeten daha az düzeyde etkili olduğu tespit edilmiştir. Gini, twoing ve en küçük kareli sapma dallanma ölçütleri yardımıyla oluşturulan modellerin yüksek performans gösterdiği çalışmada, yatırımcılar karar ağacı diyagramlarını inceleyip, ilgili borsa endekslerinin kesim noktalarını dikkate alarak Borsa İstanbul'a yapılacak yatırımla ilgili risklerini azaltabilir ve ortalama kazançlarını artırabilirler.
Özet (Çeviri)
The aim of this study; To determine the effects of stock market indices of developed countries (G7 countries) on weekly return expectations of BİST100 by using gini, twoing and least squared deviation splitting criterias under classification and regression trees (CART algorithm). Although interpretations covering the whole of the data are made in the use of traditional time series methods, more specific determinations can be made since the data are separated into homogeneous groups with this non-parametric method. In line with the findings obtained, the stock market indices of developed countries that have an impact on Borsa İstanbul were evaluated from different perspectives, and the change direction of Borsa İstanbul was determined by determining the interactions of the stock market indices with each other. With the help of the obtained results additional information was presented to the investors. In the study, in which weekly data between 02.01.2000 and 23.05.2021 were used, it was found that the stock market index that had the most impact on BİST100's return expectation was the German DAX stock market index, and the stock market indices of France and the United States of America were also detected highly effective. On the other hand, it has been determined that the stock market indices of England and Canada are moderately effective, while the stock market indices of Italy and Japan are relatively less effective. In the study, in which the models created with the help of gini, twoing and least squared deviation splitting criterias show high performance, investors can reduce the risks and increase the average earnings related to the investment to be made in Borsa Istanbul by examining the decision tree diagrams and taking into account the cut-off points of the relevant stock market indices.
Benzer Tezler
- İşletmelerde finansal başarısızlık tahmininde veri madenciliği yöntemlerinin karşılaştırılması: BIST'de bir uygulama
A comparison of data mining methods in financial failure prediction of businesses: An application in BIST
BARIŞ AKSOY
- Diyabetik ayak hastalarının ampütasyon riskinin yapay zekâ teknikleri ile öngörülmesi
Prediction of amputation risk of patients with diabetic foot by artificial inteligence techniques
DENİZHAN DEMİRKOL
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiEnformatik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÇİĞDEM EROL
- Lojistik regresyon ve CART analizi teknikleriyle Sosyal Güvenlik Kurumu İlaç Provizyon Sistemi verileri üzerinde bir uygulama
An application on Pharmacy Provision System data of Social Security Institution by logistic regression and CART analysis technics
ZEYNEP BURCU KIRAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
İstatistikGazi Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NECLA GÜNDÜZ TEKİN
- Dengesiz veri setlerinde farklı dengeleme algoritmalarının optimum denge oranlarının sınıflandırma ve regresyon ağaçları yöntemi ile incelenmesi: simülasyon çalışması
Examining the optimum balance ratios of different balancing algorithms in imbalanced data sets by classification and regression trees: Simulation study
HAKAN ÖZTÜRK
Doktora
Türkçe
2022
BiyoistatistikAydın Adnan Menderes ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEVLÜT TÜRE
- High-resolution soil salinity mapping using machine learning based regression and classification methods
Makine öğrenimi tabanlı regresyon ve sınıflandırma yöntemlerini kullanarak yüksek çözünürlüklü toprak tuzluluğu haritalaması
AYLİN YILDIRIM
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF SERTEL