Makine öğrenmesi algoritmaları ile dinamik portföy modellemesi
Dynamic portfolio modelling via machine learning algorithms
- Tez No: 776008
- Danışmanlar: PROF. DR. ENGİN DEMİREL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Maliye, Finance
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Trakya Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Muhasebe Denetimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 72
Özet
Bu çalışmanın amacı Borsa İstanbul bünyesinde işlem gören ve sekiz farklı sektörden oluşturulan otuz dokuz hisseden oluşan portföy havuzundan önceki yılların verileri analiz edilerek geleneksel istatistiki yöntemler ve makine öğrenmesi (LSTM) yöntemleri ile oluşturulan iki adet homojen sekiz adet hisseden portföyün performanslarını karşılaştırmaktır. Geleneksel yöntemde 2016-2020 kapanış fiyatları ile getiri, risk, beta katsayıları ile değişim katsayıları hesaplanmıştır, 2020-2021 için lineer regresyon analizleri geçekleştirilip ve en optimize sekiz adet hisseden portföy oluşturulmuştur. Diğer tarafta 2016-2020 verileri makinelere öğretilmiş buna göre 2020-2021 tahmini yaptırılmıştır ve bu tahminlere göre performans açısından en iyi sekiz hisse portföye dahil edilmiştir. Her iki portföyün gerçekleşen performansları karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
The aim of this study is benchmarking about two portfolios that traditionally analyzed and machine learning (LSTM) trained which both they are selected eight securities from a thirty-nine-equity pool which is included Borsa İstanbul and which they are came from eight different sectors. In traditional statistical method, Returns, risks, beta coefficients, Return-risk ratios of equities are calculated by using 2016-2020 closed prices and linear regression is used for the prediction of 2020-2021, Thus most successful eight equity is selected for portfolio. On other side artificial neural networks are trained with data of 2016-2020 and end of this training predictions of 2020-2021 are used for creating of second portfolio which is made of most successful equites aspect of potential.
Benzer Tezler
- Machine learning applications for time series analysis
Zaman serileri analizi için makine öğrenmesi uygulamaları
MERT CAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Matematikİstanbul Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ATABEY KAYGUN
- Portfolio optimization with wavelet analysis and neural fuzzy networks
Dalgacık analizi ve bulanık sinir ağları modeli ile portföy optimizasyonu
ÖMER ZEKİ GÜRSOY
- Yinelemeli sinir ağları ile sermaye piyasası yön tahmini üzerine bir çalışma
A study on direction prediction of capital markets with recurrent neural networks
MUHİDDİN ÇAĞLAR EREN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ
- Fama-French varlık fiyatlama modellerinin makine öğrenmesi yöntemleri ile değerlendirilmesi: Uluslararası pazar portföyleri üzerine bir uygulama
Evaluation of Fama-French asset pricing models with machine learning methods: An application on international market portfolios
ESRA SARIOĞLU
Doktora
Türkçe
2023
İşletmeMersin Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TURHAN KORKMAZ
DOÇ. DR. İREM ERSÖZ KAYA
- Perakende sektöründe dinamik fiyatlandırma ile gelir optimizasyonu
Revenue optimization application with dynamic pricing in retail industry
SİNEM BATMACA
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SİNEM BÜYÜKSAATÇI KİRİŞ