Geri Dön

Veri madenciliği çerçevesinde yapay sinir ağları ve birliktelik kuralı analizi üzerine Borsa İstanbul 30 endeksinde bir uygulama

An application on artificial neural networks and association rule analysis in the framework of data mining on the Stock Exchange Istanbul 30 index

  1. Tez No: 809997
  2. Yazar: EDANUR GÜNDOĞDU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ZEHRA BERNA AYDIN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ekonometri, İstatistik, Econometrics, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Bursa Uludağ Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 119

Özet

Veriye ulaşılabilirliğin oldukça kolay olduğu gelişen bilgi ve teknoloji çağında, büyük boyutlu veri yığınlarının işlenebilir hale getirilmesi ile anlamlı ve yararlı bilgiler kullanıcılara sunulmaktadır. Bu bağlamda ülkemizin ekonomik durumu ile doğrudan ilişkili olan ve aynı zamanda önemli derecede yatırımcıya sahip olan Borsa İstanbul Endeks verilerinden, çıkarımlar yapabilmek yatırımcılara yatırım kararı alırken yol gösterici olmaktadır. Bu araştırmanın amacı veri madenciliği tekniklerinden, yapay sinir ağları analizi ile BİST 30 endeksinin 2022 Aralık ayı değerlerini tahmin etmek ve birliktelik kuralı analizi kullanılarak BİST30 endeksinin birlikte hareket ettiği makroekonomik değişkenleri tespit etmektir. Araştırma 2018 Ocak ile 2022 Aralık ayını kapsamakta olup yapay sinir ağı analizinde girdi değişkeni olarak tüketici fiyat endeksi, para arzı, altın ons fiyatı, dolar kuru, euro kuru, mevduat faizi, finansal hizmetler güven endeksi, brent petrol seçilirken çıktı değişkeni olarak Borsa İstanbul 30 Endeksi seçilmiştir. Yapay sinir ağı analizi için MATLAB (R2021b) programı, birliktelik kuralı analizi için Weka 3.8.5 programı kullanılmıştır.Araştırma sonucunda yapay sinir ağları analizi ile üretilen tahmin değerleri gerçek değerler ile karşılaştırılmış ve tahmin değerlerinin gerçek değerlere çok yakın olduğu görülmüştür. Birliktelik kuralı analizinde ise makroekonomik değişkenler ve BİST 30 endeksi arasında birliktelikler üretildiği saptanmıştır.

Özet (Çeviri)

In the age of information and technology, where access to data is quite easy, meaningful and useful information is provided to users by making large-sized data masses processable.In this respect, making inferences from the Istanbul Stock Exchange Index data, which is directly related to the economic situation of our country and also has a significant number of investors, guides investors in making their investment decisions.The aim of this research is top redict the December 2022 values of the BIST 30 index using artificial neural network analysis, one of the data mining techniques, and to identify the macroeconomic variables with which the BIST30 index moves together using association rule analysis.There search covers the period between January 2018 and December 2022. In the artificial neural network analysis, consumer price index, moneys upply, gold ounce price, dolar exchange rate, euro exchange rate, deposit interest rate, financial services confidence index, brent oil were selected as input variables, while Borsa Istanbul 30 Index was selected as output variable.MATLAB (R2021b) program was used for neural network analysis and Weka 3.8.5 program was used for association rule analysis.As a result of the research, the forecast values produced by artificial neural network analysis were compared with the actual values and it was observed that the forecast values were very close to the actual values. In the association rule analysis, it was determined that relationships were produced between macroeconomic variables and the BIST 30 index.

Benzer Tezler

  1. İstanbul ili Sarıyer ve Şişli bölgelerindetrafik kazalarının yeni veri teknolojileriyle incelenmesi ve trafik kazalarını önleyici model önerileri

    Examination of traffic accidents in Sarıyer and Şişli regions of Istanbul with new data technologies and model suggestions for preventing traffic accidents

    MERT ERSEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    KazalarYıldız Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ HAKAN BÜYÜKLÜ

    PROF. DR. SEMRA ERPOLAT TAŞABAT

  2. Araç talep tahmininde kullanılan yöntemlerin karşılaştırılması

    Comparison of car demand forecasting models

    KÜRŞAT KARACA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. BAŞAR ÖZTAYŞİ

  3. Bağımsız denetimde veri madenciliği tekniklerinin kullanılması

    Using data mining techniques in audit

    KARDELEN YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    İşletmeAlanya Alaaddin Keykubat Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SÜLEYMAN UYAR

  4. Geniş ölçekli veriler üzerinde sınıflandırma ve bölütleme amaçlı evrişimsel sinir ağı ve istatistiksel modellerin geliştirilmesi

    Development of convolutional neural network and statistical models for classification and segmentation on large-scale data

    NURULLAH ÇALIK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LÜTFİYE DURAK ATA

  5. Data driven optimization and applications in complex real-life problems

    Veri güdümlü optimizasyon ve kompleks gerçek hayat problemlerinde uygulamaları

    NURULLAH GÜLEÇ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZGÜR KABAK