Financial data analysis by exponential smoothing and ATA method
Üssel düzleştirme ve ATA metodu ile finansal veri analizi
- Tez No: 601100
- Danışmanlar: PROF. DR. GÜÇKAN YAPAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Finansal veriler, Zaman serileri, Üstel düzeltme, Financial datas, Time series, Exponential smoothing
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Zaman serileri belirli bir kategorideki verilerin belli zaman diliminde elde edilmesiyle oluşur. Zaman serilerinin bir çeşidi olan finansal verilerin doğru analiz edilmesi, finansla ilgili kurumların geleceğe yönelik öngörü yapmaları için büyük önem arz etmektedir. Zaman serisi analizinde en çok kullanılan yöntemlerden biri üssel düzleştirme metodudur. Üssel düzleştirme metotları basit olması ve öngörü sonuçlarındaki başarısı ile uzun yıllardır yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Ünlü M-yarışmalarında da metodun başarısı defalarca kanıtlanmıştır. Ancak üssel düzleştirme metotları için başlangıç değeri ve düzleştirme katsayısı seçiminin sübjektif tercihlere göre yapılması bu metodun doğruluğunu olumsuz yönde etkilemektedir. Üssel düzleştirme yöntemine alternatif olarak geliştirilen yeni bir metot olan ATA metodu, üssel düzleştirme metodunun bu dezavantajlarını ortadan kaldırmaktadır. Bu çalışmada, üssel düzleştirme metodu ve ATA metodunun M4 yarışması sonuçları karşılaştırılacak, özellikle finansal verilerdeki performansları değerlendirilecektir.
Özet (Çeviri)
Time series occurs by collecting the data in a particular category in a given time period. Accurate analysis of financial data, which is a sort of time series, has a great importance for financial institutions to make predictions for the future. Exponential smoothing method is one of the most used method in time series analysis. Exponential smoothing methods have been used widely for many years due to their simplicity and success in prediction results. The success of the method has proved many times in the famous M-competitions. However, the selection of initial value and smoothing constant according to subjective choices for exponential smoothing method adversely affect the accuracy of this method. The ATA method, which is a new method developed as an alternative to the exponential smoothing method, eliminates these disadvantages of the exponential smoothing method. In this study, the M4 results of exponential smoothing method and ATA method will be compared, especially their performance in financial data will be evaluated.
Benzer Tezler
- Sales forecasting in fashion retail industry with classical and machine learning methods
Moda perakendesi sektöründe klasik ve makine öğrenmesi metodları ile satış tahmini
HANİFE IŞIK
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Ekonomiİstanbul Teknik ÜniversitesiEkonomi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TOLGA YURET
- Spor salonundaki aletlerin kapasite tahminlemesi için bir uygulama çerçevesi
An application framework for gym equipment capacity forecast
OSMAN ÇAYLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN İNCE
- Sürdürülebilir kalkınma hedefleri kapsamındaki sağlık hedeflerinin değerlendirmesi: Türkiye ve örnek ülke karşılaştırması
Evaluation of health targets within the scope of sustainable development goals: Comparison of Turkey and sample countries
ÇİĞDEM UĞAN
Doktora
Türkçe
2025
Sağlık YönetimiSakarya ÜniversitesiSağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MAHMUT AKBOLAT
- Yük tahmini yöntemleri ve Çukurova Elektrik A.Ş., Kepez Elektrik T.A.Ş. bölgelerine uygulanması
Load forecasting methods and application of Çukurova Elektrik A.Ş., Kepez Elektrik T.A.Ş. regions
EKREM GÜRSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2000
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. ADNAN KAYPMAZ
- Cam sektöründe talep tahmin yöntemlerinin uygulanması ve değerlendirilmesi
Application and assessment of the demand forecasting methods in the glass sector
NESLİHAN DEMİRCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MURAT BASKAK