Yapay sinir ağları yöntemiyle kırılgan ekonomilerde CDS prim tahmini
Prediction of the CDS pre premimum via artificial neural networks
- Tez No: 878602
- Danışmanlar: PROF. DR. ADALET HAZAR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bankacılık, Banking
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Başkent Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Uluslararası Finans ve Bankalcılık Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bankacılık ve Finans Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 102
Özet
Bu çalışma, Türkiye ve BRICS ülkelerinin günlük CDS (Kredi Temerrüt Takas) primlerinin tahmin edilmesi üzerine odaklanmıştır. Yapay Sinir Ağları (YSAs) metodunu kullanarak, geleneksel tahmin yöntemlerine alternatif bir yaklaşım sunulmuştur. Çalışma, 3 farklı modelin oluşturulmasıyla gerçekleştirilmiştir: 3+1, 7+1 ve 14+1. Bu modellerin Türkiye ve BRICS ülkeleri için uygulanmasıyla elde edilen düşük Ortalama Mutlak Hata (MAE) değerleri, tahmin performansının başarılı olduğunu göstermektedir. Türkiye için en başarılı model 7+1 iken, Brezilya için 14+1, Çin için 14+1, Rusya için 3+1, Hindistan için 3+1 ve Güney Afrika için 7+1 modeli en iyi sonuçları vermiştir. Bu çalışmanın amacı, kırılgan ekonomilerde CDS primlerinin tahmin edilmesi yoluyla modelin gücünü göstermektir.
Özet (Çeviri)
This study focuses on predicting the daily CDS (Credit Default Swap) premiums of Turkey and BRICS countries. By employing the Artificial Neural Networks (ANNs) method, an alternative approach to traditional forecasting methods is presented. The study is conducted through the creation of three different models: 3+1, 7+1, and 14+1. The low Mean Absolute Error (MAE) values obtained by applying these models to Turkey and BRICS countries demonstrate the successful forecasting performance. For Turkey, the most successful model is 7+1, while for Brazil it is 14+1, for China it is 14+1, for Russia it is 3+1, for India it is 3+1, and for South Africa, the 7+1 model yielded the best results. The purpose of this study is to demonstrate the power of the model by forecasting CDS premiums in fragile economies.
Benzer Tezler
- Applications of artificial intelligence for the security of networks
Ağ güvenliği için yapay zeka uygulamalari
SELEN GEÇGEL ÇETİN
Doktora
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜNEŞ ZEYNEP KARABULUT KURT
- Derin öğrenme tabanlı yöntemler ile GPR görüntülerinde obje tespiti
Object detection in GPR images with deep learning based methods
ORHAN APAYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Jeofizik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiJeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TURGAY İŞSEVEN
- Optimization the training algorithms of machine learning using GAN networks
Çekişmeli üretici ağlar için makine öğrenmesi eğitim algoritmalarında optimizasyon
SEDAT AKEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ROYA CHOUPANI
- Yapay sinir ağlarının mimari seçimi için tabu arama algoritması
Using tabu search algorithm in the selection of architecture for artificial neural networks
ÇAĞDAŞ HAKAN ALADAĞ
- Yapay sinir ağları yöntemiyle yüksek frekanslarda bir transformatörün simülasyonu
The Desing of frequency transformer with the neural network method
AKİF YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2000
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDumlupınar ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAMDİ ATMACA