Hibrit radyal tabanlı fonksiyon ağları ile değişken seçimi ve modelleme: Menkul kıymet yatırım kararlarına ilişkin bir uygulama
Variable selection and prediction using hybrid radial basis function neural networks
- Tez No: 287680
- Danışmanlar: PROF. DR. HAMPARSUN BOZDOĞAN, PROF. DR. MEHMET ERDAL BALABAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Hisse senetleri, Menkul kıymetler, Performans analizi, Radyal tabanlı fonksiyon ağları, Regresyon analizi, Ridge regresyon, Yapay sinir ağları, Yatırım kararları, Yatırımlar, İMKB, Stocks, Securities, Performance analysis, Radial basis function neural networks, Regression analysis, Ridge regression, Artificial neural networks, Investment decisions, Investments, İstanbul Stock Exchange
- Yıl: 2011
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Radyal Tabanlı Fonksiyon Ağları, kullandıkları özel bir tür aktivasyon fonksiyonu nedeniyle yapay sinir ağlarının özel bir biçimi olarak değerlendirilmektedir. Radyal tabanlı fonksiyonlar olarak adlandırılan bu özel fonksiyonlar, modelin girdi uzayının farklı bölgelerinde saklı olan farklı yapıların modellenmesine imkan vermektedir. Diğer taraftan radyal tabanlı fonksiyon ağları modelinde, gizli katman nöron sayısının deneme yanılma yolu ile belirlenmesi, merkez ve yayılım parametrelerinin uzun zaman alabilen iteratif yöntemlerle belirlenmesi ve tasarım matrisinin tekilliği gibi sorunlar ortaya çıkmaktadır. Bağımsız değişkenlerinin hangilerinin bağımlı değişken ile ilişkili olduğunun belirlenememesi ise radyal tabanlı fonksiyon ağlarının eksikliklerinden biridir. Bu çalışmada radyal tabanlı fonksiyon ağları sözü edilen sorun ve eksikliklere çözüm getirecek şekilde uygun istatistik yöntemlerle entegre edilerek, Hibrit Radyal Tabanlı Fonksiyon Ağları modeli oluşturulmuştur. Oluşturulan Hibrit Radyal Tabanlı Fonksiyon Ağının performansı ve geçerliliği, İMKB Ulusal 100 endeksinin yönünün belirlenmesi üzerine bir çalışma ile test edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Radial Basis Function Networks are one of the sub division of artificial neural networks with their special activation functions called radial basis functions. These functions allow us to model the patterns hidden in the different locations of input space. On the other hand, defining the number of neuron in hidden layer by method of trial and error, finding the center and radius parameters using iterative learning methods, and the singularity of design matrix are are common problems in radial basis function networks modeling. However, not to being able to define which variables are correlated with dependent variable is another problem with radial basis function networks. In this study, we constructed a Hybrid Radial Basis Function Network model to handle the problems mentioned. The performance of Hybrid Radial Basis Function Network model is tested by a case study on forecasting the direction of movement of Istanbul Stock Exchange National 100 index.
Benzer Tezler
- Modelling longitudinal motion of an electric vehicle and wheel slip control through NN based uncertainty prediction
Elektrikli aracın boyuna hareketinin modellenmesi ve yapay sinir ağı tabanlı belirsizlik kestirimli tekerlek kayma kontrolü
DUYGU ÖZYILDIRIM
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OVSANNA SETA ESTRADA
- Eşikaltı FGMOS transistorlar ile düşük gerilimde çalışan analog YSA devre bloklarının tasarımı
Design of low voltage analog ANN circuit blocks by using subthreshold FGMOS transistors
FATİH KELEŞ
Doktora
Türkçe
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÜLAY YILDIRIM
- Yapay sinir ağı ve bulanık mantık hibrid yapı ve algoritmalarının geliştirilmesi
Development of artificial neural network-fuzzy logic hybrid structures and algorithms
CANAN ŞENOL
Doktora
Türkçe
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÜLAY YILDIRIM
- Hibrit bir donanımla yapay sinir ağı gerçeklenme AY tümdevresi
Artificial neural network realization with a mixed hardware AY integrated circuit
MUTLU AVCI
Doktora
Türkçe
2005
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. TÜLAY YILDIRIM
- Diyabetik retinopati hastalığının video-okülografi sinyalleri kullanılarak sınıflandırılması
Classification of diabetic retinopathy disease by using video-oculography signals
CEREN KAYA
Doktora
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiZonguldak Bülent Ecevit ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ RUKİYE UZUN
DR. ÖĞR. ÜYESİ OKAN ERKAYMAZ