Geri Dön

Menkuller kıymetlerin değerlerini belirli vadelerde değer tayını yapay zekâ yöntemlerini hibrit olarak kullanılarak elde edilmesi

Determining the values of movable assets at specific terms using hybrid artificial intelligence methods

  1. Tez No: 969671
  2. Yazar: NEZAKET ÖZLEM YÜCEL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MURAT BEKEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Hisse senedi yatırım fonların, İnsan-yapay zeka etkileşimi, Equity mutual fund, Human-artificial intelligence interaction
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Finansal piyasaların artan oynaklığı ve klasik analizlerin doğasında bulunan sınırlamalarla birlikte, bu tür veri odaklı ve hesaplamalı yöntemler, yatırım fonlarının performansını değerlendirmek için gerekli bir adım haline gelmektedir. Bu bağlamda, çalışma, Türkiye'deki yatırım fonlarının performansını teknik analiz göstergeleri ve yapay zekâ tabanlı tahmin modelleri uygulayarak değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Çalışma, Hisse Senedi Şemsiye Fonları ve Kıymetli Maden Şemsiye Fonları veri setleri etrafında iki aşamalıdır. Takasbank ve Kamuyu Aydınlatma Platformu (KAP) gibi güvenilir kaynaklardan gelen veriler, tarihsel fon fiyatları, günlük getiri, fon yatırımcılarının büyüklüğü ve tüm portföy gibi önemli faktörlerden oluşmaktadır. Çalışma iki aşamaya ayrılmıştır. İlk adımda, fonların performansını teknik analiz göstergeleri (örneğin, hareketli ortalama- MA20 ve MA50, oynaklık ölçüsü olarak standart sapma- StdDev20 ve korelasyon matrisleri) ile tanımladık. İkinci adımda, yatırım fonlarının STP'si bir yapay zekâ tahmin yöntemi olan LSTM (Uzun Kısa Süreli Bellek) ile gerçekleştirildi. Veriler Min-Max normalizasyonu kullanılarak ön işleme tabi tutuldu ve modelin performansı MSE, MAE, R-kare gibi farklı metrikler kullanılarak test edildi. Modelin genelleştirilmesini artırmak için 5 katlı çapraz doğrulama yapıldı. Fonların sonuçları, bazılarının teknik analiz veya LSTM modeli kullanılarak tahmin edilebilir ve istikrarlı performanslara sahip olduğunu, diğerlerinin ise büyük dalgalanmalar nedeniyle daha riskli olduğunu gösterdi. Dolayısıyla, tezimiz, yatırımcılar, portföy yöneticileri ve akademisyenler için iki tür finansal analizin (teknik ve tahmin) birleştirilebileceğini göstererek literatüre yeni bir katkı sunmaktadır.

Özet (Çeviri)

The increasing volatility of financial markets, in addition to the limitations of pure traditional methods of recognition, justifies that there is a demand to employ systems that are more advanced and data-driven experimental approaches for assessing mutual funds' performance. On this basis, the research proposes that mutual funds in Turkey could be studied by the means of technical analysis indicators together with AI-backed predictive models. The study referred to two major datasets (Equity Umbrella Funds vs. Precious Metal Umbrella Funds). Data was obtained from credible sources, i.e., Takasbank and Public Disclosure Platform (KAP), including components such as past fund prices, daily returns, investor count, and total value of portfolios. The study was conducted in two phases. In the first step, the market participation of the fund was represented by technical indicators (moving averages - MA20 and MA50 -, the volatility by STDDEV20, or the correlations matrix). The second phase of the research consisted of the construction of a model for short-term predictability of the price of mutual funds using LSTM (Long Short-term Memory), a critical approach to AI forecast. Data preprocessing included Min-Max normalization, and the model's performance was measured using metrics such as MSE, MAE, and R-squared. The 5-fold cross-validation was used to enhance the generalization of the model. Results suggested that some of the funds were forecastable by using TA or LSTM models, we observed similar performance, while the rest were more volatile than others, which means more risk for the funds. Consequently, this thesis shows investors, portfolio managers, and researchers how to combine two concepts of financial analysis, technical and predictive analysis and offers a new point of view for the previous literature.

Benzer Tezler

  1. Alternative products of international FX markets

    Başlık çevirisi yok

    M.HAYATİ ERİŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1991

    BankacılıkMarmara Üniversitesi
  2. Teoride ve uygulamada istikrar politikaları ve sermaye piyasalarına etkileri

    Stabilazation polices and effects of stabilazation policies in capital markets

    BERK ABAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1996

    Ekonomiİstanbul Üniversitesi

    DOÇ.DR. MEHMET SÜMER

  3. Nakit ve pazarlanabilir menkul değerlerin yönetimi

    Başlık çevirisi yok

    AHU EYMEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1993

    İşletmeİstanbul Üniversitesi

    Uluslararası İşletmecilik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET KIZIL

  4. Valuation of small and medium sized manufacturing companies in Turkey: Effect of internationalization, earnings, cash flows, dividends, book value and leverage

    Küçük ve orta ölçekli imalat şirketlerinin değerlemesi: Uluslararasılaşma, kar, nakit akışı, temettü, defter değeri, kaldıraç etkisi

    BUĞRA İSMAİL ASFUROĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    EkonomiBoğaziçi Üniversitesi

    Uluslararası Ticaret Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ABDÜLMECİT KARATAŞ

  5. Obligation convertibles en action: I'evaluation et I'application

    Hisse senedi ile değiştirilebilir tahvillerin değerlemesi ve uygulanabilirlikleri

    CEYDA HATIRNAZ

    Yüksek Lisans

    Fransızca

    Fransızca

    2002

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray Üniversitesi

    PROF. DR. ETHEM TOLGA