Makine öğrenmesi ile yatırım fonları ve emeklilik yatırım fonlarının sınıflandırılması: Karar ağacı yaklaşımı
Classification of mutual funds and pension funds via machine learning: Decision tree approach
- Tez No: 898374
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞAHİKA GÖKMEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonometri, Maliye, Econometrics, Finance
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Ekonometri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 74
Özet
Türkiye'de son yıllarda finansal okuryazarlığın artmasıyla yatırım fonları ve emeklilik yatırım fonlarına talep artmakta olup, vergi teşvikleri ve devlet katkısı sayesinde fon sektörü hızla büyümeye devam etmektedir. Bu tezin temel motivasyonu son yıllarda teknoloji sayesinde hızla gelişen finansal teknolojiler de dikkate alınarak; makine öğrenmesi yöntemlerinin yatırım fonları ve emeklilik yatırım fonlarına uygulanarak söz konusu fonların yatırım stratejilerinden farklı olarak nasıl sınıflanabileceğinin araştırılmasıdır. Bu nedenle bu tezde söz konusu fonlar araştırma konusu yapılmış ve ilk olarak, yatırım fonları ve emeklilik yatırım fonlarının 09.01.2015-22.08.2022 tarihleri arasındaki günlük fon toplam değeri, fondaki yatırımcı sayısı, getiriler, fonun yaşı değişkenlerine göre nasıl sınıflandırıldığı ele alınmıştır. Daha sonra ise söz konusu fonların fon türlerine göre anılan değişkenlerin hangilerinin ayrıştırıcı olduğu karar ağacı yöntemi ile analiz edilmiş ve yorumlanmıştır. Karar ağacı yöntemlerinden CART algoritması kullanılmıştır. Yapılan analizlerden elde edilen temel bulgulara göre, emeklilik yatırım fonları ve yatırım fonlarını birbirinden ayıran önemli değişkenler kişi sayısı, fon toplam değer ve fonun yaşı olmuştur. Yatırım fonlarını birbirinden ayırmada en önemli değişken getiriler olurken, emeklilik yatırım fonlarında ise kişi sayısı ve bir yıllık getiri oranları önemli ayrıştırıcı değişkenler olarak ortaya çıkmıştır.
Özet (Çeviri)
The need for mutual funds and pension funds has grown in Turkey as a result of the country's recent increase in financial literacy. Tax breaks and government subsidies also have contributed to the fund industry's rapid growth. Because of this, the funds under investigation have been the focus of this thesis. This thesis's primary driving force is the consideration of financial technologies, which have advanced quickly in recent years as a result of technological advancements. Its objective is to apply machine learning techniques to mutual funds and pension funds, and to look into how these funds can be categorized differently from their investment strategies. First, the classification of mutual funds and pension funds is based on the total daily fund value between 09.01.2015 and 22.08.2022, and the fund's age, number of investors, and returns are covered. The decision tree approach was used to assess and interpret which of the variables as mentioned above are discriminant based on the fund kinds of funds under consideration. The CART algorithm was one of the decision tree approaches that was applied. The primary conclusions drawn from the investigation indicate that the number of participants, the fund's total value, and the fund's age are the key factors that set pension funds apart from mutual funds. While returns are the primary factor that sets mutual funds apart from one another, additional factors that set pension funds apart include the number of participants and one-year return rates.
Benzer Tezler
- A machine learning approach for the detection of trade‑based manipulations in Borsa İstanbul
Makine öğrenmesi yaklaşımıyla Borsa İstanbul'da işlem bazlı manipülasyonların tespiti
NURULLAH CELAL USLU
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FUAT AKAL
- Hayat sigortacılığı ve Türkiye'de hayat sigortasında fon yönetimi
Life insurance and fund management of life insurance in Turkey
Z.DENİZ DURUKAN
- Yatırım kararlarının değerlemesinde reel opsiyonları bilişim teknolojileri yatırım uygulaması
Valuation of investment decisions with real options: Information technologies investment practice
SELÇUK ALTAN ÖZOĞUL
- KOBİ'lerin finansman kaynakları ve Türkiye uygulaması
Smal and medium sized firms financial methods and Turkish case
GÜNEŞ AÇELYA İBAÇOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
BankacılıkMarmara ÜniversitesiSermaye Piyasası ve Borsa Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİYAZİ BERK
- Kredilendirmede risk unsurunun değerlendirilmesine bir bakış
Başlık çevirisi yok
HATİCE FİDAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1989
Bankacılıkİstanbul ÜniversitesiPara Banka Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAYRİ ERDOĞAN ALKİN