Geri Dön

Estimating the valve weighted ISE 100 index and its variance using a nevro-fuzzy architecture

IMKB 100 değer ağırlıklı endeksinin ve varyansının bulanık mantık ve sinir ağları yapısı ile tahmini

  1. Tez No: 95443
  2. Yazar: GÜRHAN MİLLİ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. H. LEVENT AKIN, YRD. DOÇ. DR. NESRİN OKAY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2000
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Sistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 66

Özet

ÖZET IMKB 100 DEĞER AĞIRLIKLI ENDEKSİNİN VE VARYANSININ BULANIK MANTIK VE SİNİR AĞLARI YAPISI İLE TAHMİNİ Bu çalışmada, ekonomik zaman serilerini bulanık mantık yaklaşımı ile sinir ağlan yapışım kullanarak analiz ettik. Türkiye gibi gelişmekte olan pazarlarda mevcut olan değişkenliğe uyum sağlayabilecek bir yapı oluşturmaya çalıştık. Problemimizde, İstanbul Menkul Kıymetler Borsası 100 endeksinin dolar bazlı kapanış değerlerini kullandık. Kendimize dönem olarak 1989 ile 1996 yıllan arasım seçtik çünkü bu dönem gelişen politik ve sosyal olaylar nedeniyle oldukça değişkenlik göstermekteydi. Klasik ekonomik modellerin günlük veriyle uygulanmalan, verilerin içerdiği dönemsel eğilimler ve bozucu etkiler nedeniyle oldukça zordur. Biz Puslu Karar Verme Sistemini kullanarak, endeksin kapanış değerlerini tahmin etmeye çalıştık ve aynca bu sistemi klasik bir sinir ağlan yapısı ile karşılaştırdık. Varyans, yüksek değişkenliğe sahip pazarlarda, yatırımcılar için önemli bir yatırım kriteri olduğundan, bu çalışmada zaman serilerindeki varyansı tahmin etmek amacı ile kullanılan GARCH yöntemini de inceledik. Sinir ağlan ve bulanık mantığın birlikte kullanıldığı yapı ile varyansı da tahmin etmeye çalıştık. ÎC YÜKSEKÖĞRETİM MJMU

Özet (Çeviri)

IV ABSTRACT ESTIMATING THE VALUE WEIGHTED ISE 100 INDEX AND ITS VARIANCE USING A NEURO-FUZZY ARCHITECTURE In this study, we have applied a fuzzy logic approach to the analysis of economic time series using a neural network structure. We tried to form an architecture to be able to adapt to the volatility present in most of the emerging markets like Turkey. In our problem, we have used the USD based closing prices of the Istanbul Stock Exchange 100 Index. The period we have chosen is between 1989 and 1996, which is highly unstable, because of the political and social status of that period. Classical economic models are hard to implement using daily data because of the seasonal trends and the disturbance existing in the data. We have used the Fuzzy Decision Making Architecture to estimate the return of the index and benchmarked it with a classical neural network architecture. We have had a look at the GARCH process, which is used for estimating the variance in time series since variance is a key investment criteria for investors in highly volatile markets. We have also used the neurofuzzy architecture for the estimation of the variance.

Benzer Tezler

  1. Sermaye varlıklarını fiyatlama modeli: İMKB'de dengenin araştırılması

    Capital asset pricing model searching for the equilibrium in ISE

    RUŞEN METE AKYÜZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    BankacılıkMarmara Üniversitesi

    Sermaye Piyasası ve Borsa Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OSMAN GÜRBÜZ

  2. Bölgesel taşkın frekans analizi

    Regional flood frequency analysis

    BİHRAT ÖNÖZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1992

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. MEHMETÇİK BAYAZIT

  3. Otomotiv yan sanayi firmasında yapay sinir ağları ile talep tahmini

    Demand forecasting with artificial neural networks in an automotive supplier company

    NİHAL KURU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FERHAN ÇEBİ

  4. Piyasa etkinliği ve modern portföy kuramı

    Efficent markets and modern portfolio theory

    İBRAHİM FIÇICIOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    İşletmeMarmara Üniversitesi

    Sermaye Piyasası ve Borsa Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NİYAZİ BERK

  5. New model for forecasting financial data

    Finansal verilerin öngörüsü için yeni bir model

    ÖZGÜN SEYMEN UZUN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Matematikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BURCU TUNGA