Veri madenciliği ve makine öğrenimi ile döviz kuru tahmini uygulaması
Exchange rate forecast data mining and machine learning technigues application
- Tez No: 726738
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ OĞUZ ATA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Döviz kuru, Gelecek tahmin analizi, Gerçek zaman tahmini, Karar destek sistemleri, Makine öğrenmesi, Reel döviz kuru, Tahmin, Veri madenciliği, Zamansal veri modeli, Exchange rate, Future guess analysis, Real time forecasting, Decision support systems, Machine learning, Real exchange rates, Estimation, Data mining, Time data model
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez veri madenciliği ve makine öğrenimi teknikleri döviz kuru tahmin değerlerini ve bu değerleri en doğru şekilde tahmin edecek algoritmalar incelenmiştir. Bu çalışmanın cevap aradığı temel amaç gerçek veriler kullanılarak makine öğrenimi teknikleri aracılığıyla en yüksek doğruluk oranı yakalamaktır. Doğruluk oranı en yüksek orana göre strateji ve plan geliştirmektedir. Tezin bu konuyu açıklama argümanı ise matematiksel varyasyonlar sonucu tahmin fonksiyonlarının dış etkenler dışında verilere göre değişkenlik gösterdiği ve bu sapmanın nedeninin piyasalarda gerçekleşen döviz alım satımının ortaya çıkardığı etkidir. Sonuçlar karar destek ağaç tekniğinin diğer tekniklerden daha güvenilir performans sahip olduğunu göstermektedir. %99,84 doğruluk oranı ile karar destek ağacının daha güvenilir olduğu, sırasıyla destek vektör makineleri, gauss regresyon ve doğrusal regresyon, makinesinin oranları %99,14, %93,72 ve %86,83 doğruluğa sahip olduğunu göstermektedir
Özet (Çeviri)
In this thesis, data mining and machine learning techniques, exchange rate predictive values and algorithms to estimate these values in the most accurate way are examined. The main purpose of this study is to achieve the highest accuracy rate through artificial intelligence techniques using real data. It develops strategies and plans according to the highest rate of accuracy. The argument of the thesis to explain this issue is that the estimation functions as a result of mathematical variations vary according to the data except external factors and the reason for this deviation is the effect of foreign exchange trading in the markets. The results show that the decision support tree technique has more reliable performance than other techniques. It shows that the decision support tree is more reliable with 99,84% accuracy, support vector machines, gaussian regression and the ratios of linear regression machine have 99,14%, 93,72 % and 86,83% respectively
Benzer Tezler
- Modeling of exchange rates by multivariate adaptive regression splines and comparison with classical statistical methods
Çok değişkenli uyarlanabilir regresyon eğrileri ile döviz kuru modellenmesi ve klasik istatistiksel yöntemlerle karşılaştırılması
ECE KÖKSAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
EkonomiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiFinansal Matematik Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. DR. GERHARD WİEHELM WEBER
- Süreç madenciliği ve makine öğrenimi yöntemleri ile iş süreçlerinin analizi: Kredi başvuru süreci üzerine bir uygulama
Analyzing business processes with process mining and machine learning methods: An application on the loan application process
BEYZANUR BÖYÜKMEDAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Katip Çelebi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞEGÜL ALAYBEYOĞLU
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN DALKILIÇ
- Veri madenciliği ile çalışanların yıpranma durumu tahmini ve kapsamlı performans analizi
Employee attrition prediction and comprehensive performance analysis with data mining
ÖZLEM YÜREKLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Yönetim Bilişim SistemleriSelçuk ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İLKNUR ÇEVİK TEKİN
- Data mining and machine learning applications in bank audit
Banka denetiminde veri madenciliği ve makine öğrenimi uygulamaları
BARBAROS ŞENOCAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
BankacılıkBahçeşehir ÜniversitesiMühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. TAMER UÇAR
- Makine öğrenmesi ile havacılık sektöründeki suistimal ve dolandırıcılık risk türlerine çözüm yaklaşımı
Solution approach to misuse and fraud risk types in the aviation industry using machine learning
ŞULE GÜNEŞ SARIÇAM
Doktora
Türkçe
2023
EkonometriMarmara ÜniversitesiYöneylem Araştırması Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SAİT ERDAL DİNÇER