STL ayrıştırması ile bileşen bazlı hisse senedi fiyat tahmini: Meta öğrenme tabanlı topluluk modeli
Component based stock price predicton with STL decomposition: A meta-learning based ensemble model
- Tez No: 944834
- Danışmanlar: DOÇ. DR. İSMAİL DURAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Düzce Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Borsadaki hisse senedi fiyatlarının piyasa gürültüsü, oynaklık, ekonomik göstergeler, jeopolitik olaylar ve yatırımcı duyarlılığı gibi dış etkenler nedeniyle tahmin edilmesi doğası gereği zorluk taşır. Mevcut literatürde, hisse senedi fiyatlarını modellemek için yalnızca tek değişkenli bir model kullanıldığında, bu modellerin fiyat hareketlerini tam olarak algılamakta zorlandığı gözlemlenmiştir. Bu nedenle, BIST30 endeksi üzerinde, özellikle THYAO hissesi odaklı günlük bir tahmin çerçevesi geliştirdik. Veriyi STL yöntemiyle bileşenlerine ayırdık ve her bir bileşeni, kendi özelliklerine uygun modelleme yaklaşımını seçerek ayrı ayrı tahmin ettik. Trend bileşeni, aşırı öğrenmeyi önlemek için düzenlileştirme uygulayabilme yeteneği sayesinde Ridge Regresyon ile modellenmiştir. Mevsimsel bileşen, uzun vadeli bağımlılıkları öğrenebilme becerisi sebebiyle TCN ile modellenmiştir. Artık bileşen, düzensiz ve oynak dalgalanmaları ifade eden bir bileşen olarak, XGBoost, GARCH ve ani sıçrama tespit tekniklerinin XGBoost meta modeline giriş olarak verildiği gelişmiş bir topluluk yöntemiyle modellenmiştir. Son olarak, bu üç bileşenin tahminleri Lineer Regresyon tabanlı bir meta öğrenme modeli ile birleştirilerek nihai tahmin üretilmiştir. Ampirik değerlendirmeler, hisse senedi fiyat tahmin doğruluğunda önemli iyileşmeler göstererek MAE: 1.5574 ve MAPE: %0.53 değerlendirme metrikleri elde edilmiştir. Çalışma, topluluk temelli meta öğrenme tekniklerinin ve bileşen bazlı tahminlerin, hisse senedi fiyat tahminlerinin doğruluğunu önemli ölçüde artırdığını ortaya koymuştur.
Özet (Çeviri)
The stock market is highly arduous to predict due to its nature. As a result of market noise, volatility, and external influences such as economic indicators, geopolitical events, and investor sentiment, stock price prediction is inherently challenging. It's observed in the existing literature that when a single univariate model is used to model stock prices, the models have difficulty fully detecting price movements. For this reason, we developed a daily forecasting framework applied to the BIST30 index, focusing on the THYAO stock. We decomposed the data into components using STL and predicted each component individually by selecting an appropriate modeling approach based on its characteristics. The trend component is modeled by Ridge Regression thanks to its capability of applying regularization to prevent overfitting, and the seasonal component is modeled using TCN. The residual component which captures irregular and volatile fluctuations, is modeled using an ensemble approach This component is handled through a sophisticated ensemble method that combines XGBoost, GARCH, and spike detection techniques as input to XGBoost meta model. Finally, we combined their predictions into a meta-learning model based on Lineer Regression to generate the final forecast. Empirical evaluations demonstrate significant improvements on stock price prediction accuracy, with evaluation metrics of MAE: 1.5574 and MAPE: 0.53%. The study found that ensemble meta-learning techniques and decomposed component based predictions significantly increased the accuracy of stock price predictions.
Benzer Tezler
- Uzun dönemde meydana gelen Akdeniz ve Karadeniz'deki deniz seviyesi değişimlerinin boğazlar sistemi üzerindeki etkilerinin araştırılması
Investigation of the effects of long term sea-level variations in the Mediterranean and the Black Sea on the Turkish straits system
CEM ŞENDURAN
Doktora
Türkçe
2022
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiKıyı Bilimleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET SEDAT KABDAŞLI
- Potentialities for and limits to inclusion by education: The case of Syrian children's education in Turkey and child labour
Eğitim tarafından içermede potansiyeller ve limitler: Türkiye'deki Suriyeli çocukların eğitimi ve çocuk işçiliği
YASEMİN KIZILOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Sosyal HizmetOrta Doğu Teknik ÜniversitesiSosyal Politika Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET OKYAYUZ
- Sağlık harcamalarının tahminine yönelik ayrıştırma temelli yeni bir model
A new decomposition-based model for forecasting health expenditures
REZZAN YARDIMCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mühendislik BilimleriPamukkale ÜniversitesiBiyomedikal Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EŞREF BOĞAR
- Türkiye'de kamusal sosyal yardımların yapabilirlik yaklaşımı çerçevesinde etkinliği analizi: Bursa örneği
Analysis of the effectiveness of public social benefits in Turkey: the case of Bursa (psae)
ZEYNEP ACA
Doktora
Türkçe
2018
Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileriUludağ ÜniversitesiÇalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YUSUF ALPER
DOÇ. DR. MUSTAFA ÇAĞLAR ÖZDEMİR
- Hava kalitesi ile meteorolojik parametreler arasındaki ilişkilerin istatistiksel analizi – Trabzon ili
Statistical analysis of the relationships between air quality and meteorological parameters – Trabzon
SENA NUR KÖMÜRCÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
MeteorolojiKaradeniz Teknik Üniversitesiİstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BUĞRA KAAN TİRYAKİ