Geri Dön

Finansal tahminde yapay sinir iletim ağlarının kullanımı ve bir örnek uygulama

Using neural networks in financial forecasting and a case study

  1. Tez No: 228318
  2. Yazar: HÜSEYİN ÇAYLI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. YALÇIN KARATEPE
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Bölümü
  12. Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışma, yapay sinir iletim ağlarının hisse senedi fiyatlarının tahmini için kullanımını incelemektedir. Doğrusal olmayan ve kaotik sistemleri keşfetme yeteneğiyle yapay sinir iletim ağları piyasa yönünü tahmin etmekte kullanılan diğer tekniklerden daha başarılıdır. Tez kapsamında yapay sinir iletim ağları kullanımı ile İMKB için bir tahmin modeli geliştirilmiş ve sonuçları değerlendirilmiştir.

Özet (Çeviri)

This paper is a survey on the application of neural networks in forecasting stock market prices. With their ability to discover patterns in nonlinear and chaotic systems, neural networks offer the ability to predict market directions more accurately than current techniques. In this thesis, a neural network application is developed for İMKB and the results are investigated.

Benzer Tezler

  1. Short term load forecasting by using artificial neural networks

    Yapay sinir ağları kullanılarak kısa dönemli yük tahmini

    ALI GHADIRIASL NOBARI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BELGİN TÜRKAY

  2. Analyzing water governance failure: The case of Lake Sapanca Basin

    Su yönetişimi başarısızlığının analizi: Sapanca Gölü Havzası örneği

    MÜSLÜM YILDIZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Kamu Yönetimiİstanbul Medeniyet Üniversitesi

    Siyaset Bilimi ve Kamu Yönetimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAMZA ATEŞ

  3. Equity portfolio optimization using reinforcement learning: An emerging market case

    Pekiştirmeli öğrenme ile hisse senedi portföyü optimizasyonu: Gelişmekte olan piyasa örneği

    MERT CANDAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ

  4. Derecelendirme modelleri ve skor kart uygulaması için istatistiksel model önerisi

    A statistical model proposal for rating models and score card application

    TUĞBA TUNA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İstatistikYıldız Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İBRAHİM DEMİR

  5. Comparative study of federated learning for credit risk assessment and fairness evaluation

    Federe öğrenmenin karşılaştırmalı çalışması: Kredi risk değerlendirmesi ve adalet ölçümü

    MUSTAFA AKTAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN

    DR. RUŞEN HALEPMOLLASI