Yapay sinir ağları kullanarak finansal tahminlerde bulunma
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 102135
- Danışmanlar: PROF. DR. EROL EREN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Fiyat tahmini, Yapay sinir ağları, Yapay zeka, Price ferecasting, Artificial neural networks, Artificial intelligence
- Yıl: 2000
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
(' ~'..'? ?!,>'. '- « ??' 1 "' :i-.a ? j,' J..-', ;.;,.> OZET l^'^S-Vi^J K\ '.iv **''i' Yapay sinir ağları bilgisayar dünyasındaki teknolojik gelişimlere paralel olarak gelişim gösteren ve insan beyninin çalışma mekanizmasını taklit etmeye çalışan bir programlama mantığıdır.însan beyni yaşadığı olayları hafızasında tutarak bu olaylar sırasında öğrendikleriyle daha sonra karşılaştığı benzer durumlarda geçmiş tecrübelerinden yararlanarak ileride ne gibi bir durumla karşılaşabileceğini tahmin edebilmektedir. Yapay sinir ağlarının da izlediği yöntem budur ve yapay sinir ağlarım diğer programlama mantıklarından farklı yapan bu özelliğidir.Kısaca, yapay sinir ağları kendisine verilen örnek giriş değerleri ile eğitilerek benzer yeni girişler için gelecek ile ilgili çıkış değerleri; tahminlerinde bulunabilmektedir. Yapay sinir ağlarının uygulanabileceği alanlardan birisi de firiansal tahminlerdir. Ekonomik ve finansal alanda geleceğe yönelik Mıminlerde bulunmak çok önemlidir. Kesin değerler alınamasa bile sadece geleceğe -dair -trendi' gösteren tahminler bile çok büyük önem taşımaktadır.Bir uygulamanın yapay sinir ağlarına uygulanabilir bir uygulama olabilmesi için öncelikle matematiksel olarak ifade edilebilen giriş değerleri ve bu giriş değerlerine karşılık gelecek matematiksel olarak ifade edilebilen çıkış büyüklüklerinin bulunması gerekmektedir.Benzer şekilde yapay sinir ağlan ile finansal tahminlerde bulunabilmek için finansal uygulamanın matematiksel büyüklükler şeklinde ifade edilebilen giriş ve çıkış değelerinin bulunması gerekmektedir.Bu şartlan yerine getirebilen finansal bir uygulama yapay sinir ağlan için uygun formata getirildikten ve yapay sinir ağlannm eğitimi tamamlandıktan sonra yeni giriş değerlerinin gelecekle ilgili çıkış değerlerinin tahmini için kullamlabilir. Bu tezin amacı yapay sinir ağlan ile finansal tahmin' in ne derece etkili ve uygulanabilir olduğunun ve ne derecede başanlı sonuçlar verebildiğinin gösterilmesidir.Bu tezde öncelikle insan beyninin çalışma mekanizması ile birlikte yapay sinir ağlan hakkında tarihsel gelişimi ile birlikte genel bir bilgi verilmiştir.V Daha sonra fînansal uygulamalann yapay sinir ağlarına uygulanabilmesi için taşıması gereken özellikleri,uygulamamn yapay sinir ağı için uygun hale getirilmesi için gerekenler ve. dikkat edilmesi gereken konular anlatılmıştır.Konunun daha iyi anlaşılabilmesi için örnek bir fînansal uygulama alınmış ve tüm bu adımlar bu uygulama üzerinden anlatılarak gösterilmiştir. Son bölümde ise, birincisinde ayrıntılı olarak bir yapay sinir ağı programının çalışmasını ve verilen girişler ile nasıl çıkış değerine ulaştığını göstermek ve ikincisinde ise bir yapay sinir ağı programının nasıl çalıştığını göstermek üzere 2 adet örnek uygulama gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
SUMMARY v“.''. Neuoral networks are computer programming algoritms which makes development parallel to the advances in computer technologies and tries to act like human brain.Human brain can memorize the events he lived and can guess future situations from his experiences about the same patterns which he shaw in his past experiences. The method which neural networks use is same as this method and this feauture is the one which makes neural networks diffirent from other computer programming algoritms.Neural networks are trained by sample input values and than new input values are given to network for future predictions. One of the applications of neural networks is financial prediction.lt is very important to make predictions in economics and finance.lt is very important to have trend values though exact values are not present.lt is necessery for an application to have mathematical expressions of input and output values to be suitable for neural networks.In the same way »financial applications must have mathematical expressions of input and output values to be suitable for neural network predictions.If the financial application is suitable for neural networks and after making adjustments on the sample input data,the learning process or neural network starts and after learning process,predictive output values are given by neural network. Purpose at the scope of this thesis is to show how efficient and feasible the neural networks for financial forecasting is.And also to show how success of neural networks in financial forecasting.In this thesis,at the beginning,general information about human brain and neural networks and it's history is given.Later,it has been discussed about spesifications which financial applications must have to be suitable for neural networks and what must be done to make application more efficient.For the subject to be understood better,a financial application have been chosen and the steps of neural network application has been shown on this application.At the last part,two example applications have been chosen. 1st application has been chosen for showing the#, *Yir «b> d. ri*- «-? aDDiıcaııon nas Deen, steps of neural network program detailed and the 2 application has befcchcsen; *V ; for showing a sample neural network program. 'K'W - - '''.ît- F. Kv *SS-- _ ”.-'-'-<1J'*"
Benzer Tezler
- Developing a neural network system for financial prediction and an application on ISE
Yapay sinirsel ağlar kullanarak finansal öngörü sistemi geliştirme ve İMKB`ye uyarlanması
OĞUZ ÇALIŞKAN
- Gelişmekte olan ülkelerin dış borç sorunu ve Türkiye'nin dış borçları
Başlık çevirisi yok
MUSTAFA KARAGÖZ
- Yapay sinir ağları kullanarak bulanık mantık kural tablosunun üretilmesi
Başlık çevirisi yok
ÖZDEN ÖZBEN
Yüksek Lisans
Türkçe
1996
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. RIFAT YAZICI
- Yapay sinir ağları kullanarak vektör nicemleme
Vector quantization using artificial neural networks
OSMAN DEMİRHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN DİNÇER
- Yapay sinir ağları kullanarak EEG modellemesi ve uyarılmış beyin potansiyellerin çıkartımı
EEG modelling and extraction of evoked brain potentials using artificial neural networks
İRFAN SAĞDINÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET ENGİN
