THY Hisse Senedi Değerinin Yapay Sinir Ağları İle Tahmini

Yıl 2020, Cilt: 34 Sayı: 1, 1 - 19, 25.01.2020

Eda Çınaroğlu , Tunahan Avcı

https://doi.org/10.16951/atauniiibd.530322

Cited By: 9

Öz

Bu çalışmada, BİST’de işlem gören Türk Hava
Yolları işletmesinin hisse senedi değerleri, günümüz finans piyasalarında
yaygın olarak kullanılan Yapay Sinir Ağı (YSA) Modelleri ile tahmin edilmeye
çalışılmıştır. Çalışma kapsamında 2015-2018 dönemine ait günlük veriler
kullanılarak hisse senedi değerleri farklı YSA modelleri ile öngörülmüş, bu
değerler aynı dönem gerçekleşen değerlerle karşılaştırılarak en başarılı YSA
modeli belirlenmiştir. Analizde çıktı olarak hisse senedi değeri, girdi olarak ise BIST 100 ile
BIST Ulaştırma Endeksleri, petrol ve dolar fiyatları kullanılmıştır. Uygulama
aşamasında haftanın ilk 4 gününe ait değerler eğitim verisi, cuma gününe ait
değerler ise test verisi olarak seçilmiştir. Çalışmanın devamında en başarılı
model kullanılarak 2019 yılı ocak ayına ait ilk 10 işlem günü için hisse senedi
tahmin değerleri oluşturulmuştur. Bulgular, THY’ye ait gerçek hisse senetleri
değerlerinin tahmin edilen hisse senetleri değerlerine çok yakın olduğunu ortaya koymuştur.

Anahtar Kelimeler

Yapay Sinir Ağları, İstatistiksel Tahmin Modelleri, THY, Finansal Analiz

Kaynakça

• KaynaklarAkbalık, M. & Özkan, N. (2016) “Haftanın Günü Etkisi: BIST 30 Endeksi Payları Üzerine Bir Araştırma”, Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 8(14). 1-16.Akcan, A. & Kartal, C. (2011) “İMKB Sigorta Endeksini Oluşturan Şirketlerin Hisse Senedi Fiyatlarının Yapay Sinir Ağları İle Tahmini”, Muhasebe ve Finansman Dergisi, (51). 27-40.Akel, V. & Karacameydan, F. (2012) “Yatırım Fonları Net Varlık Değerlerinin Yapay Sinir Ağları Yöntemiyle Tahmin Edilmesi”, Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt/Vol.: 12 - Sayı/No: 2 (87-106)Altunöz, U. (2013) “Bankaların Finansal Başarısızlıklarının Yapay Sinir Ağları Modeli Çerçevesinde Tahmin Edilebilirliği”, Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 28(2).Aslay, F. & Özen, Ü. (2013) “Meteorolojik Parametreler Kullanılarak Yapay Sinir Ağları İle Toprak Sıcaklığının Tahmini”, Politeknik Dergisi, 16(4). 139-145.Aygören, H., Saritaş, H. & Morali, T. (2012) “İMKB 100 Endeksinin Yapay Sinir Ağları ve Newton Nümerik Arama Modelleri İle Tahmini”, Journal of Alanya Faculty of Business/Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, 4(1).Bağiş, A. ve Konar, M. (2010) “Uçuş Kontrol Sistemi Yakıt Parametresinin Yapay Sinir Ağları Kullanılarak Belirlenmesi”, Akıllı Sistemlerde Yenilikler Ve Uygulamaları Sempozyumu, 21-24 Haziran 2010, Kayseri&Kapadokya, Türkiye.Budak, H. & Erpolat, S. (2012) “Kredi Riski Tahmininde Yapay Sinir Ağları ve Lojistik Regresyon Analizi Karşılaştırılması”, Ajıt‐E: Online Academic Journal of Information Technology, 3(9). 23-30.Cao, Q., Parry, M. E., ve Leggio, K. B. (2011) “The Threefactor Model And Artificial Neural Networks: Predicting Stock Price Movement İn China”, Annals of Operations Research, 185(1), 25-44.Çalışkan, M. M. T. & Deniz, D. (2015) “Yapay Sinir Ağlarıyla Hisse Senedi Fiyatları ve Yönlerinin Tahmini”, Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 31, 177-194.Dayı, F. & Ata, H. A. (2012) “Yapay Sinir Ağı İle Hisse Senedi Getirisi Tahmini: Bir Firma Uygulaması”, 16. Finans Sempozyumu. 10-13.De Oliveira, F. A., Nobre, C. N., & Zárate, L. E. (2013) “Applying Artificial Neural Networks To Prediction Of Stock Price And İmprovement Of The Directional Prediction İndex–Case Study of PETR4, Petrobras, Brazil”, Expert Systems with Applications, 40(18), 7596-7606.Ekinci, Y., Temur, G. T., Çelebi, D., & Bayraktar, D. (2008) “Ekonomik Kriz Döneminde Firma Başarısı Tahmini: Yapay Sinir Ağları Tabanlı Bir Yaklaşım”, Endüstri Mühendisliği Dergisi, Cilt: 21 Sayı: 1 (17-29)Erinci, F. (2016) “Her Şey Dâhil Sisteminde Yiyecek İçecek Miktarlarının Yapay Sinir Ağları İle Tahmini. Alanya’da Bir Uygulama”, Doktora Tezi, Akdeniz Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Antalya.Jabin, S. (2014) “Stock Market Prediction Using Feed-Forward Artificial Neural Network”, International Journal of Computer Applications, 99(9), 4-8.Kaastra, I. & Boyd, M. (1996), “Designing A Neural Network For Forecasting Financial And Economic Time Series”, Neurocomputing, 10(3). 215-236.Karahan, M. (2011) “İstatistiksel Tahmin Yöntemleri: Yapay Sinir Ağları Metodu İle Ürün Talep Tahmini Uygulaması”, Doktora Tezi, Selçuk Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Konya.Khansa, L. & Liginlal, D. (2011) “Predicting Stock Market Returns From Malicious Attacks: A Comparative Analysis of Vector Autoregression And Time-Delayed Neural Networks”, Decision Support Systems, 51(4). 745-759.Kutlu, B. & Badur. B. (2009) “Yapay Sinir Ağları İle Borsa Endeksi Tahmini”, Yönetim Dergisi, 20(63).Özkan, F. (2012) “Döviz Kuru Tahmininde Parasal Model ve Yapay Sinir Ağları Karşılaştırması”, Business & Economics Research Journal, 3(1).Rençber, Ö. F. (2018) “Basamak Korelasyon Kohonen ve Anfis Yapay Sinir Ağ Modellerinin Sınıflandırma Performanslarının Karşılaştırılması: Lojistik Performans Endeksi Üzerine Uygulama”, Ege Akademik Bakis, 18(3). 521-535.Saraçoglu, O. G., Bagis, A., Konar, M., & Tabaru, T. E. (2016) “ABC Algorithm Based Fuzzy Modeling of Optical Glucose Detection”, Advances in Electrical and Computer Engineering, 16(3), 37-42.Sönmez, F., Zontul, M. & Bülbül, Ş. (2015) “Mevduat Bankalarının Karlılığının Yapay Sinir Ağları ile Tahmini: Bir Yazılım Modeli Tasarımı”, Journal of Brsa Banking & Financial Markets, 9(1).Tektaş, A. & Karataş, A. (2004) “Yapay Sinir Ağlari ve Finans Alanina Uygulanmasi: Hisse Senedi Fiyat Tahminlemesi”, Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 18(3-4). 337-349.Ticknor, J. L. (2013) “A Bayesian Regularized Artificial Neural Network For Stock Market Forecasting”, Expert Systems With Applications, 40(14). 5501-5506.Toraman, C. (2008) “Demir-Çelik Sektöründe Yapay Sinir Ağları İle Hisse Senedi Fiyat Tahmini: Erdemir AŞ ve Kardemir AŞ Üzerine Bir Tahmin Uygulaması”, Muhasebe ve Finansman Dergisi, (39), 44-57.Vaisla, K.S. ve A.K. Bhatt (2010) “An Analysis of the Performance of Artificial Neural Network Technique for Stock Market Forecasting”, International Journal on Computer Science and Engineering, 2(6), 2104-2109.Yıldız, Ö. (2006) “Döviz Kuru Tahmininde Yapay Sinir Ağlarının Kullanımı”, Yüksek Lisans Tezi, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Eskişehir. Yiğiter, Ş. Y., Sarı, S. S. & Başakın. E. E. (2017) “Hisse Senedi Kapanış Fiyatlarının Yapay Sinir Ağları ve Bulanık Mantık Çıkarım Sistemleri İle Tahmin Edilmesi”, Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 7(1). 1-22.