Yapay Sinir Ağı Performansına Etki Eden Faktörlerin Analizinde Taguchi Yöntemi: Hisse Senedi Fiyat Tahmini Uygulaması

Authors : Alperen Özalp, A Sermet Anagün

Pages : 29-45

View : 50 | Download : 58

Publication Date : 2003-04-15

Article Type : Research Paper

Abstract :İlgilenilen problemin yapısına bağlı olarak istatistiksel pek çok tahminleme yöntemi geliştirilmiştir. Bir yapay zeka tekniği olan Yapay Sinir Ağı (YSA); tanıma, sınıflandırma, tahminleme ve eniyileme konularında kullanılan etkili bir tekniktir. YSA’da model belirleme problemi literatürde önemli bir konu olarak ele alınmaktadır. Bu çalışmada, YSA performansını etkileyen faktörlerin analizi ve performansını iyileştiren uygun değerlerin belirlenmesinde taguchi yöntemi kullanılmıştır. Uygun faktör değerleri belirlenmiş YSA, İstanbul Menkul Kıymetler Borsası’nda (İMKB) işlem gören Koç Holding hisse senedinin fiyat tahmini problemine, Ocak 96- Aralık 01 dönemi için derlenen veriler dikkate alınarak uygulanmıştır. Yaklaşımın etkinliğini belirlemek ve YSA’da model seçiminin önemini vurgulamak amacıyla, elde edilen sonuç rassal olarak tasarlanmış bir YSA ve çoklu doğrusal regresyon modeli ile karşılaştırılmıştır.
Keywords : Taguchi Yöntemi, Yapay Sinir Ağı, Regresyon Analizi, Tahminleme, Hisse Senedi

ORIGINAL ARTICLE URL