Geri Dön

Yapay sinir ağları ve regresyon yöntemleri ile hisse senedi getirilerinin tahmini: BİST-30 üzerine bir uygulama

Prediction of stock returns with artificial neural networks and regression methods: An application on BİST-30

  1. Tez No: 693627
  2. Yazar: NUR MİRAY AYTEKİN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HASAN HÜSEYİN TATLIDİL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 130

Özet

Son yıllarda dünya üzerinde teknolojinin hızla gelişme göstermesiyle birlikte yapay zekâ alanında da birçok yenilik ortaya çıkmıştır. Bu yeniliklerle birlikte yapay zekanın en çok kullanım alanlarından birisi de finans olmuştur. Gelecek tahmininde bulunmak finans alanında sıkça ihtiyaç duyulan bir durumdur. Tahminde bulunabilmek için kullanılan birçok istatiksel metot bulunmaktadır. Bu metotlar arasında en çok tercih edilenlerden birisi de Yapay Sinir Ağları (YSA)' dır. Bu tez çalışmasında da BİST-30'da yer alan hisse senetlerinden rasgele seçilmiş 12 tanesinin 2019 ve 2020 yıllarına ait üçer aylık dönemlerin kapanış fiyatları alınarak 3 farklı portföy oluşturulmuştur. Oluşturulan portföyler bazı finansal kriterler göz önünde bulundurularak önce panel regresyon analizi ile incelenmiştir. Sonrasında Yapay Sinir Ağları ve Regresyon Analizi ile hisse senedi kapanış fiyatları tahmin edilmiştir. Bulunan sonuçlar karşılaştırılmış ve Yapay Sinir Ağları yöntemi ile elde edilen sonuçların performans kriterlerine göre daha başarılı olduğu görülmüştür.

Özet (Çeviri)

With the rapid development of technology in the world in recent years, many innovations have emerged in the field of artificial intelligence. With these innovations, one of the most used areas of artificial intelligence has been finance. Predicting the future is often needed in finance. There are many statistical methods used to make predictions. Among these methods, Artificial Neural Networks (ANN) is one of the most preferred methods In this thesis, 3 different portfolios were created by taking the closing prices of the 12 stocks included in BIST-30 for the three-month periods of the years 2019 and 2020. The portfolios created were first examined by panel regression analysis, considering some financial criteria. Afterwards, the closing prices of the stocks were estimated by using Artificial Neural Networks and Regression Analysis. The results were compared and it was seen that the results obtained with the Artificial Neural Networks method were more successful than the performance criteria.

Benzer Tezler

  1. 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

    İngilizce

    2024

    Ekonometriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İktisat (İngilizce) Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BÜLENT GÜLOĞLU

  2. BIST100 endeksinin günlük modellenmesi

    Daily modeling of the BIST100 (XU100) index

    ZÜBEYİR AKTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERDAL KILIÇ

  3. 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

  4. Yeni bir evrişimsel sinir ağı modeli ile zaman serisi öngörüsü

    Time series prediction with a new convolutional neural network model

    MELİH KİRİŞCİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    İstatistikGiresun Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZGE CAĞCAĞ YOLCU

  5. Hileli finansal raporlama: Muhasebe manipülasyonu ile karlılık oranları ilişkisine yönelik ampirik bir araştırma

    Fraud financial reporting: An empirical research on the relationship of accounting manipulation and profitability ratios

    İLHAN ACAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İşletmeGalatasaray Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İDİL KAYA