Arıma ve üstel düzeltme yöntemi ile hisse senetlerinin fiyat tahminlemesi
Implementation of arima and exponential smoothing methods in stock price forecasting
- Tez No: 946502
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ DEMET SEZER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: ARIMA, BİST100, Hisse Senedi, Üstel Düzeltme, ARIMA, BIST100, Stocks, Exponentıal Smoothing
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Tarih boyunca insanlar varlıklarını korumak ve yatırım yapmak için çeşitli alanlarda değerlendirmeler yapmaktadır. Bu alanlardan bir tanesi ise borsa yatırım araçlarından olan hisse senetleridir. Matematik ve istatistiksel alanda çalışmalar neticesinde hisse senetlerinin fiyatlanmasında etken olan birçok yöntem geliştirilmiştir. Daha çok ileri dönem tahminleri üzerine yoğunlaşan yatırımcılar bu alanda bir çok tahmin yöntemlerini ve algoritmalarını kullanmışlardır. ARIMA ve Üstel Düzeltme yöntemleri bu alanda kullanılabilecek yöntemlerdendir. Bu çalışmada, mevcut ve finansal açıdan sağlıklı hisse senetlerinin belirli güven aralığında geçmiş veri setlerini içeren modellerin kurulması amaçlanmaktadır. Modelin içeriğinde EREGL, PGSUS, TUPRS hisse senetlerinin 2017-2023 yılları aylık kapanış fiyatları veri seti olarak kullanılmıştır. Veri setlerinin içerdiği veriler ile önce ARIMA, daha sonra üstel düzeltme yöntemi ile çalışma yapılacaktır. Öncelikle belirtilen yılların verileri ile 2024 yılı fiyat tahminleri için çalışma yapılacaktır. Hedeflenen model grafik uyumu ile kıyaslanıp daha sonra kullanıma sunulacaktır. Son olarak bu çalışma ile ekonomi, istatistik ve finans çevrelerinin faydalanabileceği test edilmiş bir yöntem ortaya konması amaçlanmaktır. İki farklı analiz yapılarak modeller arasındaki doğruluk düzeyi değerlendirilmiş olacak; bu da yatırımcı güveni açısından önem arz etmektedir.
Özet (Çeviri)
Throughout history, people have made various evaluations to protect their wealth and invest in different areas. One of these areas is stocks, which are among the primary investment instruments traded on the stock exchange. As a result of research in mathematics and statistics, numerous methods have been developed to understand and model stock price behavior. Investors, particularly those focused on future price predictions, have employed a wide range of forecasting methods and algorithms. Among these, ARIMA and Exponential Smoothing are commonly used techniques in time series forecasting. This study aims to build statistical models within a defined confidence interval using historical datasets of financially sound and actively traded stocks. Monthly closing prices of EREGL, PGSUS, and TUPRS from 2017 to 2023 are used as the data source. Forecasting will first be conducted using the ARIMA method, followed by Exponential Smoothing. The goal is to estimate stock prices for the year 2024 based on past data. The performance of the models will be evaluated through graphical comparisons, and the most suitable model will be proposed for practical use. Ultimately, the study seeks to introduce a tested method that can benefit professionals in economics, statistics, and finance. By performing two different analyses, the level of accuracy between the models will be evaluated; this is important for investor confidence.
Benzer Tezler
- Kuyruk modelleri ve analizi üzerine bir uygulama
Başlık çevirisi yok
DİDEM ÖZPULAT
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
İstatistikEge ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FİKRET İKİZ
- Üzüm sularının pastörizasyonu ve kontsantresi sırasında hidroksimetilfurfural oluşumu üzerinde bir araştırma
Başlık çevirisi yok
ŞERİFE ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiTarım Ürünleri Teknolojisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYDIN URAL
- Tekstil boyamacılığında atık flottede boyama imkanları üzerine araştırma
Başlık çevirisi yok
MEHMET YAKARTEPE
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. KERİM DURAN
- Çiğit ve ayçiçek yağlarının doğal antioksidan içerikleri ile bu yağların stabilitelerinin arttırılmaları üzerinde araştırmalar
Başlık çevirisi yok
ALİ KEMAL YALNIZ
Doktora
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MAHİR ÇOLAKO¦LU