Yapay zekâ modelleriyle finansal performans tahmini: BİST uygulaması
Financial performance forecasting with artificial intelligence models: BIST implementation
- Tez No: 764639
- Danışmanlar: PROF. DR. İLKER KIYMETLİ ŞEN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Finansal Performans Tahmini, BIST, Yapay Zekâ, Prophet, LSTM, ANFIS, Financial Performance Forecasting, BIST, Artificial Intelligence, Prophet, LSTM, ANFIS
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Ticaret Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Muhasebe Denetim Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Muhasebe Ve Denetim Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 276
Özet
Finansal piyasa küreselleşmenin de etkisiyle giderek tahmin edilemez bir hale geldiğinden günümüzde tutarlı finansal tahminlerde bulunmak öncelikli alanlardan biri haline gelmiştir. Şirketler finansal performanslarının dikkatli bir analiziyle departman, birim veya organizasyonel seviyenin performansını iyileştirme fırsatlarını belirleyebilmektedir. Zamanın en kıymetli değer olduğu günümüzde şirketler finansal performansını en hızlı ve güvenilir şekilde tahmin etmenin yollarını aramaktadır. Büyük veriye ulaşmakta ve işlemekte kullanılan yapay zekâ teknolojilerinin son yıllarda tüm disiplinlerde olduğu gibi muhasebe ve finans alanında yapılan çalışmalarda da sıklıkla kullanıldığı görülmektedir. Bu çalışmada öncelikli olarak finansal performans tahmini ve yapay zekâ teknolojileri kavramsal olarak ele alınıp sonrasında literatürde 2000-2021 yılları arasında yer alan finansal tahmin çalışmaları incelenmiştir. Son olarak BIST şirketlerinin 2009-2020 verileri üzerinde bir uygulama ile yapay zekâ teknolojileriyle oluşturulan üç farklı zaman serisi modelinin finansal performans tahmininde önemli bir gösterge olan net kâr/zarar verilerini tahmin etme potansiyeli araştırılmıştır. Uygulanan Prophet, LSTM ve ANFIS modellerinin performans matrislerinden MSE, RMSE ve MAPE değerleri incelendiğinde en tutarlı tahminde bulunan ANFIS modeli ile şirketlerin 2021-2025 net dönem kârı/zararı tahmininde bulunularak yatırımcılara fikir verecek bir katkı sağlamak amaçlanmıştır. Bununla beraber, en önemli katkı ise muhasebe ve finans alanındaki uygulayıcı ve araştırmacılara yapay zekâ teknolojilerinden faydalanabilecekleri bir bakış açısı kazandırılması olacaktır.
Özet (Çeviri)
Since the financial markets has become increasingly unpredictable due to the consequence of globalization, it has become one of the priority areas to make consistent financial forecasts today. Through conscientiously analyzing the financial performance of companies, they can identify chances to boost the performance of the department. Today, when time is the most precious value, companies are looking for ways to predict their financial performance in the fastest and most reliable way. It is seen that artificial intelligence technologies used in reaching and processing big data are frequently used in studies conducted in the field of accounting and finance, as in all disciplines, in recent years. In this study, primarily financial performance forecasting and artificial intelligence technologies are discussed conceptually, and then financial forecasting studies in the literature between the years 2000-2021 are examined. Finally, with an application on the 2009-2020 data of BIST companies, the potential of forecasting the net profit/loss data, which is an important indicator in the financial performance forecasting, of three different time series models created with artificial intelligence technologies, was investigated. Examining the MSE, RMSE and MAPE values of the applied Prophet, LSTM and ANFIS models and making the net profit / loss prediction of the companies between 2021-2025 years with the ANFIS model, which makes the most consistent forecasting, it is aimed to contribute investors by giving an idea about those companies. Furthermore, the most significant contribution of this study will be to provide practitioners and researchers in the field of finance and accounting a perspective from which they can benefit from artificial intelligence technologies.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme yöntemleri ile zaman serisi tahmini
Time series classification with deep learning methods
HAKAN GÜNDÜZ
Doktora
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEHRA ÇATALTEPE
- Simplifying balance sheet adjustment process in commercial loan applications using machine learning methods
Ticari kredi başvurularında şirket bilançoları üzerinde gerçekleştirilen aktarma-arındırma işlemlerinin makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak basitleştirilmesi
İBRAHİM TOZLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE GÜNDÜZ ÖĞÜDÜCÜ
- Enriching predictive models using graph embeddings
Tahminleme modellerinin çizge gömmeleri kullanılarak zenginleştirilmesi
YAREN YILMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ
- Comparison of machine learning and standard credit risk models' performances in credit risk scoring of buy now pay later customers
Şimdi al sonra öde müşterilerinin kredi riski puanlamasında makine öğrenimi ve standart kredi riski modellerinin performanslarının karşılaştırılması
CANER TAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
BankacılıkOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALEV ATAK
PROF. DR. SEVGİ ÖZKAN YILDIRIM
- Predicting stock market trends using regression and deeplearning
Regresyon ve derin öğrenme kullanarak borsa trendlerini tahminetmek
AMIN SHUAYEB YASIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstinye ÜniversitesiYapay Zeka Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSAMETTIM OSMANOĞLU