Analysis of KAP financial disclosures and creation of KAP index
KAP finansal bildirimlerinin analizi ve KAP endeksinin oluşturulması
- Tez No: 741489
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MURAT CAN GANİZ, PROF. DR. LOKMAN GÜNDÜZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 51
Özet
Bu çalışmada tekil hisselerin fiyatlarının ve günlük işlem hacimlerinin tahmin edilmesi için makine öğrenmesi modelleri kullanılmıştır. Kamuyu Aydınlatma Platformu (KAP) Borsa İstanbul'da kayıtlı şirketlerin bildirimlerini üzerinden yapmakla yükümlü oldukları düzenleyici platformdur. Borsa İstanbul yatırımcıları Twitter'ı hisselere dair duygularını ifade etmek için kullanmaktadırlar. Tahminleme modelimiz yatırımcıların Twitter'da ifade ettikleri duygularını BIST30 endeksinde bulunan şirketlerin KAP bildirimlerinden elde edilen puanlarla birleştirerek hisselerin günlük işlem hacmi ve fiyat değişimlerini tahmin etmektedir. BIST30, DJI endeksi ve USD ile Ons Altın fiyatlarını içeren piyasanın durumuna dair finansal veriler modelin doğruluk oranını arttırmak için eklenmiştir. Bildirimlerden özellikle etkilenen firmalarda tekil hisse fiyatı tahmininde 80%'i aşan doğruluk oranına ulaşılmıştır. Bütün BIST30 şirketlerinde ise hacim tahmininde ortalama 74.7% doğruluk oranına ulaşılmıştır. Her bir şirket için tekil makine öğrenmesi modelleri güvenilir şekilde yüksek doğruluk oranları yakalaması sebebiyle bütün şirketlere dair genel bir KAP endeksi oluşturulmasının mümkün olmadığı görülmüştür.
Özet (Çeviri)
In this study machine learning models are used for predicting individual stock price and daily volume changes using sentiments from public disclosures and tweets. Public Disclosure Platform (KAP) is the mandated regulatory platform for disclosing news about companies listed in Borsa Istanbul Stock Exchange. Investors in Borsa Istanbul use Twitter to express their sentiments for stocks. By combining people's sentiment in Twitter and companies' disclosures, our prediction model predicts the volume and price changes of individual company stocks listed in BIST30. Financial data regarding market conditions consisting of daily price changes of BIST30, DJI, USD and Gold per Ounce are also added to enhance prediction f1 score of the model. Above 80% individual stock price prediction f1 score is achieved for companies with high susceptibility to news. 74.7% mean volume prediction f1 score is achieved across all BIST30 companies. It has been found that building individual machine learning models for each company produces reliably higher f1 score therefore creation of a general KAP index about all companies is not feasible.
Benzer Tezler
- Kâr kalitesi ve sürdürülebilirlik ilişkisi: BİST sürdürülebilirlik endeksinde yer alan firmalar üzerine bir inceleme
The relationship between earnings quality and sustainability: A study on companies in the BIST sustainability index
SALİH TUTAR
- Türk bankacılık sistemi, ticari bankalarin kredi yönetimi: Üretim, ticaret ve faktoring firmalarında kredi talep değerlemesi
Turkish banking system, credit management of commercial banks: credit request evaluation in manufacturing, trading and factoring companies
AYKUT TİKİCİERİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
BankacılıkTrakya ÜniversitesiBankacılık Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ENVER ERDİNÇ DİNÇSOY
- Predicting stock prices in bist: A reinforcement learning and sentimental analysis approach
Pekiştirmeli derin öğrenme ve duyarlılık analizi yaklaşımı ile bıstteki hisselerin fiyatlarının tahmin edilmesi
ŞEYMA EĞE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiBüyük Veri ve Veri Analitiği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ALİ ERGÜN
- Otomotiv sektöründe TMS 18 hasılat standardı açısından bilanço dipnot analizi
Footnote analysis of financial statement in revenue standard of Turkish Financial Reporting Standards 18 in the Turkish automotive industry
ÖYKÜ MUKADDES İSMAİLOĞLU
- Türkiye'de girişim sermayesi yatırım ortaklıkları ve BIST'e kayıtlı girişim sermayesi yatırım ortaklıklarının finansal performanslarının analizi
The analysis of financial performances of venture capital investment trusts and venture capital investment trusts listed in BIST in Turkey
AYKUT CANSEVEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
İşletmeManisa Celal Bayar Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SİBEL KARĞIN