Geri Dön

Kripto para fiyatlarının Neural ODE derin öğrenme yöntemi ve zaman serisi modelleri ile karşılaştırmalı analizi

Comparative analysis of cryptocurrency prices with Neural ODE deep learning method and time series models

PDF İndir

  1. Tez No: 938148
  2. Yazar: HÜSEYİN ENES ERKOÇAK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. İBRAHİM EREM ŞAHİN, DOÇ. DR. EYYÜP ENSARİ ŞAHİN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Selçuk Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Muhasebe Finansman Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 211

Özet

Bu çalışma; kripto para piyasalarının yüksek volatilite ve kaotik yapısını dikkate alarak farklı yapay zeka tahmin algoritmaları ve geleneksel ekonometrik modeller aracılığıyla fiyat tahminleri gerçekleştirip, en başarılı modeli bulmayı amaçlamaktadır. Bu kapsamda; Bitcoin, Ethereum ve Ripple kripto para birimlerinin 2019-2024 dönemine ait günlük zaman serisi verileri kullanılmıştır. Araştırmada; geleneksel ekonometrik yöntemlerden; ARIMA ve GARCH modellerinin yanı sıra, LSTM, Bi-LSTM ve Neural ODEs gibi modern yapay zeka tekniklerinden yararlanılarak fiyat tahminleri gerçekleştirilmiştir. Ayrıca; veri setinin kaotik yapısı, Lyapunov üsteli aracılığıyla test edilerek, model seçimi için bilimsel bir temel oluşturulmuştur. Bu yöntemsel yaklaşım, çalışmanın özgünlüğünü ve kapsamlılığını artırmakta; model seçimini, veri yapısının dinamik özelliklerine dayandırmayı hedeflemektedir. Elde edilen analiz bulguları, yapay zeka tabanlı tahmin modellerinin, geleneksel ekonometrik modellere kıyasla kripto para piyasalarının öngörülmesinde daha üstün bir performans sergilediğini ortaya koymuştur. Ayrıca, literatürde oldukça yeni bir yaklaşım olan ve sınırlı sayıda çalışmada kullanılan Neural ODE modeli, bu çalışmada kripto para fiyatlarının tahmininde kapsamlı biçimde uygulanmış ve karşılaştırılan tüm yöntemler arasında en yüksek tahmin doğruluğuna ulaşmıştır. Neural ODE'nin, zaman serilerinin sürekli doğasını temsil etme kapasitesi ve kaotik veri yapılarıyla başa çıkabilme yeteneği, yüksek volatiliteye sahip kripto para piyasalarında bu modele önemli bir metodolojik üstünlük sağlamıştır. Neural ODE den sonra, en yüksek başarıyı sağlayan modelin ise, yine bir derin öğrenme mimarisi olan LSTM olduğu görülmüştür. Bu durum ise; yapay zeka tekniklerinin, kripto para piyasası gibi dinamik ve öngörülemez yapıya sahip alanlarda kullanılabilirliğini ve etkinliğini açıkça göstermektedir. Neural ODE modelini detaylı biçimde ele alan bu çalışma, hem yöntemsel yenilik hem de uygulama başarısı açısından literatüre özgün ve öncü bir katkı sunmakta; bu yönüyle, konuyla ilgili ilk kapsamlı analizlerden biri olarak öne çıkmaktadır. Ayrıca, finansal zaman serisi modelleme alanında yeni nesil yapay zeka tekniklerinin potansiyelini ortaya koyarak, gelecekteki akademik araştırmalara yön verebilecek nitelikte önemli bir kaynak olma özelliği taşımaktadır.

Özet (Çeviri)

This study aims to perform price forecasting by utilizing various artificial intelligence prediction algorithms and traditional econometric models, taking into account the high volatility and chaotic structure of cryptocurrency markets, and to identify the most successful model. In this context, daily time series data of Bitcoin, Ethereum and Ripple cryptocurrencies for the period 2019-2024 were used. In the research; price forecasts were made by using traditional econometric methods; ARIMA and GARCH models, as well as modern artificial intelligence techniques such as LSTM, Bi-LSTM and Neural ODEs. In addition, the chaotic structure of the data set was tested by means of the Lyapunov exponent, creating a scientific basis for model selection. This methodological approach increases the originality and comprehensiveness of the study and aims to base the model selection on the dynamic properties of the data structure. The analysis findings revealed that artificial intelligence-based forecasting models exhibit superior performance in predicting cryptocurrency markets compared to traditional econometric models. In addition, the Neural ODE model, which is a relatively new approach in the literature and has been used in a limited number of studies, has been extensively applied in this study to predict cryptocurrency prices and has achieved the highest prediction accuracy among all compared methods. Neural ODE's capacity to represent the continuous nature of the time series and its ability to deal with chaotic data structures has provided this model with a significant methodological advantage in highly volatile cryptocurrency markets. After Neural ODE, it was seen that the model that provided the highest success was LSTM, which is also a deep learning architecture. This situation is; It clearly shows the usability and effectiveness of artificial intelligence techniques in dynamic and unpredictable areas such as the cryptocurrency market. This study, which examines the Neural ODE model in detail, offers an original and pioneering contribution to the literature in terms of both methodological innovation and practical success; in this respect, it stands out as one of the first comprehensive analyses on the subject. In addition, it is an important resource that can guide future academic research by revealing the potential of new generation artificial intelligence techniques in the field of financial time series modeling.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    898259

    Kripto para fiyatlarının arıma ve yapay sinir ağı modelleri ile tahmini

    Prediction of cryptocurrency prices with arima and artificial neural network models

    EMRE YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İstatistikKırıkkale Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SERAP YÖRÜBULUT

  2. Tez No

    758580

    Kripto para fiyatlarının LSTM ve GRU modelleri ile tahmini

    Prediction of crypto money prices with LSTM and GRU models

    ESRANUR DEMİRCİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    İşletmeSüleyman Demirel Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MELTEM KARAATLI

  3. Tez No

    826349

    Derin ve hibrit derin öğrenme teknikleriyle kripto para fiyat tahmini

    Cryptocurrency price prediction using deep and hybrid deep learning techniques

    HASAN KİLİMCİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET YILDIRIM

  4. Tez No

    823050

    Investigation of financial applications with blockchain technology

    Blockchaın teknolojsı ıle fınansal uygulamaların incelenmesi

    MOHAMMED ALI MOHAMMED MOHAMMED

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankırı Karatekin Üniversitesi

    Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FUAT TÜRK

  5. Tez No

    580253

    Kripto para değerlerinin yapay zekâ teknikleri ile tahmini

    Forecasting of cryptocurrency prices using artificial intelligence techniques

    FURKAN ATLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBurdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İHSAN PENÇE

Geri Dön