Geri Dön

Yapay sinir ağları yöntemiyle kırılgan ekonomilerde CDS prim tahmini

Prediction of the CDS pre premimum via artificial neural networks

  1. Tez No: 878602
  2. Yazar: ALİ CAN DEMİREL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ADALET HAZAR
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bankacılık, Banking
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Başkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Uluslararası Finans ve Bankalcılık Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bankacılık ve Finans Bilim Dalı
  13. 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

  1. Derin öğrenme tabanlı yöntemler ile GPR görüntülerinde obje tespiti

    Object detection in GPR images with deep learning based methods

    ORHAN APAYDIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Jeofizik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TURGAY İŞSEVEN

  2. Optimization the training algorithms of machine learning using GAN networks

    Çekişmeli üretici ağlar için makine öğrenmesi eğitim algoritmalarında optimizasyon

    SEDAT AKEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ROYA CHOUPANI

  3. Yapay sinir ağları yöntemiyle Diyarbakır ili kent merkezi içme suyu talep tahmini uygulaması

    Diyabakir city urban water demand forecasting with artificial neural networks method

    RECEP AKDAĞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    İşletmeDicle Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MEHMET KARAHAN

  4. Yapay sinir ağları yöntemiyle rüzgar türbin generatörlerinde hidrolik arıza tesbiti

    Hydraulic fault detection of wind turbine generators using artificial neural networks

    TACETTİN AHMET DÖNDÜREN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiNecmettin Erbakan Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA YAĞCI

  5. Yapay sinir ağları yöntemiyle talep tahmini: İplik fabrikası örneği

    Demand forecasting using artificial neural networks: Example from yarn factories

    MERVE ALKAP

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Tekstil ve Tekstil MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Tekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SUAT ÇETİNER

    DOÇ. DR. HALİL İBRAHİM ÇELİK