Yapay Sinir Ağları Ve Regresyon Modelleri İle Bist Ulusal -100 Endeksinin Tahmini

Authors : Görkem SARIKAYA

Pages : 325-340

View : 41 | Download : 18

Publication Date : 2019-08-15

Article Type : Research Paper

Abstract :Öz: Ülkemizde içinde bulunduğu siyasi ve politik riskler, Türkiye gibi gelişmekte olan ülkelerin ekonomisini ciddi ölçüde etkilemekte ve spekülatif hareketlerin yaşanmasına neden olmaktadır. Bu durum borsalarda ve hisse senedi fiyatlarında ani iniş ve çıkışların olmasına sebep olmaktadır. Türkiye gibi gelişmekte olan piyasalarda hisse senedi fiyatlarının tahmin edilmesi oldukça güçtür. Yapılan öngörüler her zaman gerçekleşen değerleri güvenilir bir şekilde temsil etmeyebilir. Bu belirsizliği olabildiğince en aza indirmek için finansal analizciler, farklı modeller kullanarak analizler yapmaktadırlar. Günümüzde yapay sinir ağları modeli her alanda kullanılmaya başlandığı gibi finans alanında da oldukça sık kullanılmaya başlanmıştır. Bu çalışmada amaç yapay sinir ağları ve regresyon modeli ile BİST Ulusal-100 endeksinin tahmin edilmesidir. Çalışmanın başında doğrusal, logaritmik ve kübik regresyon modelleri oluşturularak hangi yöntemin performansının daha iyi ve hangi yöntemin daha üstün olduğu hata kareler ortalamasının kare kökü ile bulunmuştur. Bu doğrultuda BİST Ulusal-100 endeksinin 2005 ile 2012 yılları arasındaki kapanış fiyatları kullanılarak, 2013 yılı BİST Ulusal-100 endeksi kapanış değerleri tahmin edilmiştir. Analizde öncelikle regresyon modeli daha sonra da yapay sinir ağları modeli ile öngörülerde bulunulmuştur. Çıkan sonuçlar  2013 yılı gerçekleşen BİST Ulusal-100 endeksi kapanış fiyatları ile karşılaştırılmış tır. Çalışmanın sonunda hangi yöntemin daha üstün ve hangi yöntemin 2013 yılı BİST Ulusal-100 endeksine daha yakın bir tahminde bulunduğu belirlenmiştir. En Az 250 Kelimelik Özet Anahtar Sözcükler: (En Az 3 Anahtar Sözcük)
Keywords : yapay sinir ağları, regresyon, hisse senedi piyasası, tahmin