Geri Dön

Finansal endekslerin öngörüsünde yapay sinir ağı modellerinin kullanılması: İMKB ulusal 100 endeksinin gün içi en yüksek ve en düşük değerlerinin öngörüsü üzerine bir uygulama

Using artificial neural networks models for prediciting financial indexes: An application on prediciting of daily lowest and highest values of ISE national 100 index

  1. Tez No: 206458
  2. Yazar: MEHMET FATİH BAYRAMOĞLU
  3. Danışmanlar: DOÇ.DR. TURHAN KORKMAZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Yapay Sinir Ağları, Endeks Öngörüsü, Etkin Piyasa Hipotezi, TeknikAnaliz ve Temel Analiz, MKB Ulusal 100 Endeksi, Artificial Neural Networks, Index Prediction, Efficient Market Hypothesis, Fundamental Analysis and Technical Analysis, ISE National 100 Index
  7. Yıl: 2007
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Zonguldak Karaelmas Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Etkin Piyasa Hipotezi, zayıf tipte etkin olan bir piyasada dahi menkul kıymetfiyatlarının sürekli ve başarılı olarak öngörülemeyeceği görüşünü ileri sürmektedir. AncakEtkin Piyasa Hipotezine karşıt görüşleri olan bazı araştırmacılar, menkul kıymetlerinfiyatlarının öngörülebileceğini ileri sürmekte ve bu görüşlerini sermaye piyasalarınındoğrusal olmayan yapısıyla desteklemektedirler. Bu gelişmeler sonucunda, menkulkıymetlere ilişkin öngörüde bulunmaya yönelik birçok doğrusal olmayan modelgeliştirilmiştir. Yapay Sinir Ağı (YSA) modelleri de öngörü amacıyla finans alanına girenbirçok konuda uygulaması söz konusu olan doğrusal olmayan bir modeldir.Bu çalışmada, 3 Ocak 2002 ile 4 Ocak 2007 tarihleri arasında, MKB Ulusal 100Endeksinin gün içi en yüksek ve en düşük değerlerinin temel analiz ve teknik analizyöntemleri çerçevesinde YSA modelleri ile öngörülebilirliği, dolayısıyla MKB'nin etkinliğitest edilmiştir. Çalışmada iki YSA modeli oluşturulmuştur. Bunlardan birincisi, temel analizyöntemi için geliştirilen çok değişkenli bir modeldir. kincisi ise, teknik analiz yöntemi içingeliştirilen tek değişkenli bir zaman serisi modelidir. Çalışmada ayrıca, temel analiz yöntemiiçin geliştirilen YSA modelinin öngörü sonuçları, regresyon analizi ile elde edilen sonuçlarile karşılaştırılmıştır. Teknik analiz yöntemi için geliştirilen YSA modelinin öngörüsonuçları ise, Box-Jenkins Yöntemi ile tahmin edilen zaman serisi modellerinden elde edilensonuçlarla karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak; temel analiz için geliştirilen YSA modelinin,regresyon analizine göre daha başarılı olduğu, teknik analiz için geliştirilen YSA modelininise, Box-Jenkins Yöntemi ile tahmin edilen modellere göre daha başarılı ya da benzer öngörüsonuçları verdiği ortaya koyulmuştur. Ayrıca elde edilen sonuçlar, MKB'de öngörülerinyapılabildiğini gösterdiğinden MKB'nin zayıf tipte dahi etkin olmadığını desteklemektedir.

Özet (Çeviri)

Efficient Market Hypothesis states that securities? prices are not successfully andcontinuously predicted all the time even in the weak form of efficient market. On the otherhand some researchers do not agree with the theory and they assert opposite view that ispossible to predict securities? prices and they support their views with nonlinear structure ofthe capital markets. In the result of these studies many nonlinear models were created forprediciting securities? prices. Artificial Neural Networks (ANN) models are a type ofnonlinear models with numerous applications in financial prediction.This study employs ANN models, within fundamental analysis and technical analysismethod framework, with daily data of high and low values of the ISE National 100 Index,for the timeframe between 3 January 2002 to 4 January 2007 to test whether the index can bepredicted to reach the result how efficienct is ISE. Two ANN models were formed in thisstudy. One of these models is built as a multi-variable model for fundamental analysismethod. The second one is improved as a single-variable model for technical analysismethod. Furthermore, the results from fundamental anlaysis and regression analysis arecompared. The predicted results of the ANN model for technical analysis are compared withtime series models which is estimated by Box-Jenkins Method. The results show that theANN models for fundamental analysis are more successful than regression analysis while theresults of the ANN model for technical analysis illustrate equal or more success compare toestimated models by Box-Jenkins Method. The results of prediciting securities? prices atISE support the idea of ISE is not efficient even in the weak form of market efficiency.

Benzer Tezler

  1. Enflasyon hedeflemesi çerçevesinde fiyat endeksleri çözümlemesi

    Price indexes analysis in the framework of inflation targeting

    ZEYNEP ÖZDEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    EkonomiGazi Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. AZİZ KONUKMAN

  2. Finansal piyasalarda volatilite: İMKB örneği

    Volatility in financial markets: İMKB case

    CÜNEYT AKAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    EkonometriUludağ Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. SACİT ERTAŞ

  3. Yatırım fonlarının performanslarının ölçümü ve Türkiye uygulaması

    Başlık çevirisi yok

    YETKİN UZUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    İşletmeGazi Üniversitesi

    Muhasebe Finansman Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İSMET AKSÖYEK

  4. İstanbul Menkul Kıymetler Borsası'nın yapısal analizi

    The structural analysis of İstanbul Stock Exchange

    BAŞAR ERDEM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    EkonometriDokuz Eylül Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. VEDAT PAZARLIOĞLU

  5. Türkiye'deki ekonomik krizlerin İMKB'ye etkisinin ölçülmesi (1994-2002)

    Başlık çevirisi yok

    AYNUR İNCE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    İşletmeGazi Üniversitesi

    PROF.DR. AHMET AKSOY