Geri Dön

Yapay sinir ağları ile hisse senetlerinin fiyat tahmini: BİST elektrik endeksi örneği

Forecasting of stock price with artificial neural networks: BIST electricity index example

PDF İndir

  1. Tez No: 893014
  2. Yazar: DİDAR GÜÇLÜ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. VELİ AKEL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 139

Özet

Firmalar ve bireylerin yatırım yaptıkları finansal araçlardan biri olan hisse senetlerinin fiyat tahmininin yapılabilmesi yatırımcının kazanç veya kayıp ile karşılaşabileceğini önceden öngörebilmesi yönünden önemli bir avantajdır. Buna göre o hisse senedine yatırım yapıp yapmamayı tercih edebilirler. Bu amaçla bu çalışmada Yapay Sinir Ağları Yöntemiyle BİST Elektrik Endeksi ve bu endekste yer alan dört hisse senedinin fiyat öngörüsü çeşitli modellerle yapılmıştır. Oluşturulan modellerde Euro, Dolar, Gram Altın, Brent Petrol, Tüketici Fiyat Endeksi (TÜFE) ve BİST100 değerleri bağımsız değişken, BİST Elektrik Endeksi ve AKENR, AKSUE, AYEN, ZOREN hisse senetleri her bir Yapay Sinir Ağı modeli için ayrı ayrı bağımlı değişkenler olarak belirlenmiştir. Ocak 2004- Mart 2024 dönemlerini kapsayan veriler MATLAB programı yardımıyla analiz edilmiş ve gerçek fiyat ile beklenen fiyat arasındaki fark, Ortalama Kare Hata (MSE) ölçütü ile incelenmiştir. Regresyon analizi sayesinde gerçek fiyat ile ulaşılan fiyatın ilişkisini gösteren R değerleri hesaplanmıştır. Analizde normalizasyonu yapılmış verilerin diğerlerine göre daha iyi sonuçlar elde ettiği görülmüştür. Normalizasyonu yapılmış veriler ile yapılan analizde %90 eğitim %10 test oranı belirlenerek yapılan analizler daha başarılı olmuştur. Eğitim fonksiyonları içinde ise Bayesian Regularization eğitim fonksiyonu daha iyi sonuçlara ulaşmıştır. Sonuç olarak Yapay Sinir Ağları Yönteminin BİST Elektrik Endeksi ve hesaplanan diğer hisse senetlerinin fiyat tahmininde başarılı olduğu görülmektedir.

Özet (Çeviri)

The prediction of the price of stocks, which is one of the financial instruments that firms and individuals invest in, is an important advantage in terms of predicting in advance whether the investor will face gains or losses. Accordingly, they can choose whether or not to invest in that stock. For this purpose, in this thesis, Artificial Neural Networks are used to predict the prices of BIST Electricity Index and four stocks in this index with various models. In the models created, Euro, Dollar, Gram Gold, Brent Oil, Consumer Price Index (CPI) and BIST100 values were determined as independent variables and BIST Electricity Index and AKENR, AKSUE, AYEN, ZOREN stocks were determined as dependent variables separately for each Artificial Neural Network model. The data covering the period between January 2004 and March 2024 were analyzed with the help of MATLAB program and the difference between the actual price and the expected price was examined with the Mean Squared Error (MSE) measure. Through regression analysis, R values showing the relationship between the actual price and the achieved price were calculated. In the analysis, it was seen that normalized data obtained better results than raw data. In the analysis made with normalized data, made by determining 90% training and 10% test ratio was more successful. Among the training functions, Bayesian Regularization training function achieved better results. As a result, it is seen that the Artificial Neural Network Method is successful in price prediction of BIST Electricity Index and other stocks calculated.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    406272

    Dalgacık dönüşümü kullanılarak hisse senedi fiyat tahmini üzerine bir uygulama

    An application on stock price prediction with neural network by using wavelet transform

    HASAN AYKUT KARABOĞA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    EkonometriYıldız Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İBRAHİM DEMİR

  2. Tez No

    593327

    Hisse senedi fiyat hareketlerinin tahmini için makine öğrenim teknikleri ile derinlik ve teknik analizi entegre eden hibrit ve güvenilir bir yöntem

    A hybrid and reliable method integrating depth and technical analysis with machine learning techniques for predicting stock prices

    SEÇİL TABUROĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FUAT AKAL

  3. Tez No

    739931

    Hisse senedi fiyat tahmininde otokodlayıcı ve graf evrişimli ağının uygulanması

    Application of autoencoder and graph convolutional network in stock price prediction

    MAHMUT LUTFULLAH ÖZBİLEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YUSUF YASLAN

  4. Tez No

    126704

    Portfolio optimization in stock exchanges modeled with game theory

    Oyun teorisiyle modellenen borsalarda portföy optimizasyonu

    ALİ NÜVİT VEYSOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2002

    Matematikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABBAS AZİMOV

  5. Tez No

    797927

    Comparison of stock selection methods: An empirical research on the borsa İstanbul

    Hisse senedi seçimi modellerini karşılaştırma: Borsa İstanbul hisse senetleri üzerinde ampirik bir uygulama

    ALİ SEZİN ÖZDEMİR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Maliyeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KAYA TOKMAKÇIOĞLU

Geri Dön