YAPAY ZEKA TEMELLİ ÖĞRENME YÖNTEMLERİNİN FİNANS ALANINDA KULLANIMI: BİBLİYOMETRİK BİR ANALİZ

Authors : Erdi Bayram, Gökhan Berk Özbek

Pages : 303-321

Doi:10.35379/cusosbil.1662365

View : 107 | Download : 139

Publication Date : 2025-07-20

Article Type : Research Paper

Abstract :Çalışmada Makine Öğrenimi, Derin Öğrenme ve Pekiştirmeli Öğrenme ile ilgili finans alanındaki çalışmaların bibliyometrik incelemesi yapılmıştır. 2001-2025 periyodunu kapsayan araştırmada, Web of Science ve Scopus veri tabanlarında indekslenen, İngilizce yazılmış, yalnızca makale türündeki çalışmalar analiz edilmiştir. Her iki veri tabanındaki çalışmalar Rstudio ortamında özel bir kod dizini kullanılarak birleştirilmiş, tekrarlayanlar ayıklanmış ve tek bir veri setiyle çalışılmıştır. Çalışmalar yazar, dergi, anahtar kelimeler, tematik konular, atıf sayıları ve yazar ülkeleri bağlamında bibliyografik olarak araştırılmıştır. Çalışmaların görsel analizinde ise Biblioshiny programından yararlanılmıştır. Bu araştırmanın sonuçları olarak ilgili alandaki yayın sayısında özellikle 2018 sonrası ciddi bir artış olduğu izlenmektedir. Pay senedi fiyat tahminlemesi, volatilite öngörümlemesi, duygu analizi, sinir ağları ve optimizasyon gibi konuların ilgili alandaki temel temaları oluşturduğu tespit edilmiştir. En fazla yayının Expert Systems with Applications dergisinde yer aldığı ve Çin Halk Cumhuriyeti’nden araştırmacıların %29,8’lik bir oranla ilgili alanlarda en yüksek yayın üretme oranına sahip olduğu görülmektedir. Çalışılan veri setinde yer alan çalışmaların başlıklarında geçen en yaygın kelimeler ise pay senedi, öğrenme, tahmin, piyasa, öngörümleme, analiz, duygu, alım-satım ve portföydür. Araştırmanın yapay zekanın ilgili alt disiplinlerine dayalı modellerin finans literatürü açısından mevcut durumunu, etkisini ve potansiyel araştırma konularını ortaya koyması bakımından önemli olduğu olduğu düşünülmektedir.
Keywords : Makine Öğrenimi, Derin Öğrenme, Pekiştirmeli Öğrenme, Bibliyometrik Analiz, Kantitatif Finans

ORIGINAL ARTICLE URL