Price prediction in IMKB using neural networks
İstanbul Menkul Kıymetler Borsası'nda yapay sinir ağları kullanılarak fiyat öngörüsü
- Tez No: 36195
- Danışmanlar: DOÇ.DR. GÜLNUR MURADOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Fiyat tahmini, Fiyatlandırma, Hisse senetleri, Yapay sinir ağları, İMKB, Price ferecasting, Pricing, Stocks, Artificial neural networks, İstanbul Stock Exchange
- Yıl: 1994
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: İşletme Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET İSTANBUL MENKUL KIYMETLER BORSASINDA YAPAY SİNİR A?LARI KULLANILARAK FİYAT ÖNGÖRÜSÜ SİNAN ALTU? Yüksek Lisans Tezi, İşletme Fakültesi Tez Yöneticisi : Doç. Dr. Gülnur Muradoğlu Bu çalışmanın amacı İstanbul Menkul Kıymetler Borsası'nda yapay sinir ağları tekniği kullanılarak fiyat öngörüsü yapmaktadır. Yapay sinir ağları, öngörü literatüründe uzun bir süreden beri yer almasına rağmen, bu çalışma, tekniğin Türk Finans ortamındaki ilk uygulanışlarından biridir. Çalışma Ocak 1991 - Haziran 1993 tarihleri arasında değişik salmımlar gösteren dört hisse senedi üzerinde odaklanmıştır. Uygulanan bütün analizler karşılaştırılmalı olarak yapılmıştır ve her öngörü için detaylı istatistiksel bilgiler sağlanmış ve incelenmiştir. Her ne kadar veri kaynaklan sınırlamalarından dolayı yapay sinir ağlarının bütün gücü kullanılamamışsa da, sonuçlar bu tekniğin Türk Finans Ortamında oldukça başarılı olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT PRICE PREDICTION IN I M KB USING NEURAL NETWORKS BY SINAN ALTUG Supervisor: Assoc. Prof. Gulnur Muradoglu June 1994 The purpose of this thesis is to perform price prediction in Istanbul Stock Exchange (IMKB) using neural networks approach. The neural networks have been in use in the literature of plenty of time, however, this thesis is one of the first applications of neural network forecasting in the Turkish Financial Framework. The study focuses on four stocks, each of which exhibited different trends for the period January 1991 - June 1993. Comparative analysis were carried out for each prediction and detailed statistical inquiry was performed. Even though the full potential of neural networks could not be utilized (basically because of data limitations), the results prove that neural networks perform significantly successful predictions.
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
- Prediction of common stock returns using financial statements
Hisse senedi getirilerinin finansal tablolar kullanarak tahmini
BURÇİN AÇAN
- Prediction of common stock returns with financial ratios: an applied study in İstanbul Stock Exchange
Hisse senedi getirilerinin finansal oranlar ile tahmini. İ.M.K.B. üzerine uygulamalı bir çalışma
ERTAN MERTOĞLU
- Prediction of İstanbul securities exchange composite index
İstanbul Menkul Kıymetler Borsası bileşik endeksinin belirlenmesi
MURAT TİMUR
- EVA (Economic Value Added) ve MVA (Market Value Added): İMKB'deki hisse senedi fiyatları üzerine ekonometrik bir analiz
EVA (Economic Value Added) and MVA (Market Value Added): An empirical analysis of stock prices in Istanbul Stock Exchange
YAKUP ERGİNCAN
