Geri Dön

Derin öğrenme ile döviz kurları değişimlerinin zaman serisi analizi

Time series analysis of exchange rate changes with deep learning

  1. Tez No: 812649
  2. Yazar: BÜŞRA AKSEL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HACI HASAN ÖRKCÜ, PROF. DR. REŞAT KASAP
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Finansal piyasalar içerisinde döviz kurları ülkelerin ekonomik gelişiminde önemli bir rol oynar. Döviz kurlarındaki hareketlilik araştırmacılar içinde ilgi çekici bir alan olmuştur. Döviz kurlarındaki değişim doğrusal ve durağan olmadığından doğru bir şekilde tahmin etmek oldukça zordur. Finansal verilerin fiyat tahmini için farklı tahmin teknikleri geliştirilmiştir. Zaman serisi modellemesi ve tahmini, finansal veri analizi sürecinde önemli bir rol oynar. Günümüzde teknolojinin gelişimiyle birlikte ortaya çıkan derin öğrenme modelleri görüntü sınıflandırma, ses tanıma, otomatik tercüme, hisse senede fiyat tahmini gibi birçok farklı alanda sıklıkla kullanılmaktadır. Bu çalışmada, ele alınan döviz kurları üzerinden fiyat hareketlerini tahmin etmede Genelleştirilmiş Otoregresif Koşullu Değişken Varyans (GARCH), Tekrarlayan Sinir Ağları (Recurrent Neural Networks- RNN) ve Uzun Kısa Vadeli Bellek (Long Short Term Memory- LSTM) modelleri kullanılmıştır. Çalışmada kullanılan USD/TRY ve EUR/TRY veri setleri Yahoo Finance sitesinden elde edilmiştir ve döviz kurlarının kapanış fiyat değerleri kullanılmıştır. Veri setleri 3 Ocak 2015'ten 31 Aralık 2020'ye kadar 4176 veri içermektedir. Modelin tahmin performansını değerlendirmek için istatistiksel ölçütler kullanılmıştır. USD/TRY ve EUR/TRY veri setleri üzerinden elde edilen GARCH, RNN ve LSTM modellerinin tahminleri performans değerlendirme metrikleriyle ölçülmüş ve kullanılan modellerin performansları karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

Exchange rates in financial markets play an important role in the economic development of countries. The mobility in exchange rates has been an interesting area for researchers. Since the change in exchange rates is not linear and stationary, it is quite difficult to accurately predict. Different estimation techniques have been developed for price estimation of financial data. Time series modeling and forecasting plays an important role in the financial data analysis process. Today, deep learning models that emerged with the development of technology are frequently used in many different areas such as image classification, voice recognition, automatic translation, stock price prediction. In this study, Generalized Autoregressive Conditional Variable Variance (GARCH), Recurrent Neural Networks (RNN) and Long Short Term Memory (LSTM) models were used to predict price movements over the exchange rates discussed. The USD/TRY and EUR/TRY data sets used in the study were obtained from the Yahoo Finance site and the closing price values of the exchange rates were used. The datasets contain 4176 data from January 3, 2015 to December 31, 2020. Statistical measures were used to evaluate the prediction performance of the model. Estimates of GARCH, RNN and LSTM models obtained from USD/TRY and EUR/TRY datasets were measured with performance evaluation metrics and the performances of the models used were compared.

Benzer Tezler

  1. Değişik derim zamanı ve önsoğutmanın Bursa siyahı incir çeşidinin meyve kalitesi ve pazarlama süresi üzerine etkileri

    Effects of haruest time and precooling on fruit quality and shelf-life of the fig variety“Bursa siyahı”

    FÜSUN GÜRSEL ÇELİKEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Gıda MühendisliğiEge Üniversitesi

    Bahçe Bitkileri Ana Bilim Dalı

  2. Tekstil boyamacılığında atık flottede boyama imkanları üzerine araştırma

    Başlık çevirisi yok

    MEHMET YAKARTEPE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge Üniversitesi

    Tekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. KERİM DURAN

  3. Ön işlemenin ve askorbik asitin dondurularak depolanan yılan balıklarının (Anguilla anguilla) kalitesine etkileri

    Başlık çevirisi yok

    H.VOLKAN GÖKSEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Gıda MühendisliğiEge Üniversitesi

    Su Ürünleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYDIN URAL

  4. Antakya tarihi ticaret merkezi mekansal yapı değişim ve gelişim sürecinin kent ticaret merkezi planlamasına etkinliği

    The Effectiveness of spatial structural chance and development period of the historical trade center of Antakya in the urban trade planning

    NEVİN TURGUT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Şehircilik ve Bölge PlanlamaGazi Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. NURCAN UYDAŞ