BİST 100 ENDEKSİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI ve ARMA MODELİ İLE TAHMİNİ

Yıl 2020, , 121 - 131, 01.10.2020

Lokman Kantar

https://doi.org/10.32951/mufider.725722

Cited By: 5

Öz

Bireysel ve kurumsal yatırımcılar ile ekonomik faaliyette bulunan şirketler herhangi bir yatırım kararı vermeden önce geleceğe yönelik öngörü sahibi olmak isterler. Ülkelerin sermaye piyasalarını en iyi yansıtan gösterge o ülkenin borsası olması nedeniyle, ülkede faaliyette bulunan hisselerin performansları hakkında bilgi sahibi olmak isteyen yatırımcılar o ülkenin ekonomisini temsil eden borsa endekslerini takip ederler. Bu çalışmada Bist100 endeksini 2009-2019 dönemi arasındaki aylık veriler kullanarak makroekonomik çeşitli değişkenler ile tahmin edilmeye çalışılmış ve tahmin yöntemi olarak ARMA (1,1) modeli ile Yapay Sinir Ağları modeli kullanılmıştır. Modellere girdi değişken olarak Altın, döviz kuru sepeti, mevduat faizi, emisyon, doğrudan sermaye yatırımları, portföy yatırımları ve sanayi üretim endeksi verileri kullanılmıştır. Tahmin sonuçlarına göre Yapay Sinir Ağları modeli, ARMA (1,1) modeline göre daha yüksek bir performans göstermiştir.

Anahtar Kelimeler

Bist100 Endeksi, Geleneksel Zaman Serileri

Teşekkür

Feyyaz hocam iyi çalışmalar ve kolaylıklar diliyorum.

Kaynakça

• Aygören, H., Sarıtaş, H. ve Morallı T. (2012). İMKB 100 Endeksinin Yapay Sinir Ağları ve Newton Nümerik Arama Modelleri ile Tahmini, Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, 4 (1), 73-88
• Brooks, C. (2008). Introductory Econometrics for Finance, Second Edition, Cambridge University Press. ISBN-13 978-0-511-39848-3
• Çalışkan, M. M. T. ve Deniz, D. (2015). Yapay Sinir Ağlarıyla Hisse Senedi Fiyatları ve Yönlerinin Tahmini, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 10 (3), 177-194
• Erdoğan, E. ve Özyürek, H. (2012). Yapay Sinir Ağları ile Fiyat Tahminlemesi, Sosyal ve Beşeri Bilimler Dergisi, 4 (1), 85-92
• İlarslan, K. (2014). Hisse Senedi Fiyat Hareketlerinin Tahmin Edilmesinde Markov Zincirlerinin Kullanılması: İMKB 10 Bankacılık Endeksi İşletmeleri Üzerine Ampirik Bir Çalışma, Journal of Yasar University, 9 (35), 6185-6198
• Jain, A. K, ve Mao, J. ve Mohiuddin, K. M. (1996). Artificial Neural Networks: A Tutorial, Kutlu, B. ve Badur, B. (2009). Yapay Sinir Ağları ile Borsa Endeksi Tahmini, Yönetim 20 (63), 25-40.
• Malakooti, M.V. ve AghaSharif, A. (2015). Prediction of Stock Market Index based on Neural Networks, Genetic Algorithms, and Data Mining Using SVD, The Prooceedings of the International Conference on Digital Information Processing, Data Mining, and Wireless Communications, Dubai, UAE.
• Özçalıcı, M. (2016). Yapay Sinir Ağları ile Çok Aşamalı Fiyat Tahmini: Bist30 Senetleri Üzerine Bir Araştırma, Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 31 (2), 209-227
• Özer, A., Sarı, S. S. ve Başakın, E.,E. (2017). Bulanık Mantık ve Yapay Sinir Ağları ile Borsa Endeks Tahmini: Gelişmiş ve Gelişmekte Olan Ülkeler Örneği, Hitit Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 11 (1), 99-123
• Pabuçcu, H. (2019), Borsa Endeksi Hareketlerinin Tahmini: Trend Belirleyici Veri, Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Yüksekokulu Dergisi, 22 (1), 246-256
• Ramavathu N. L, Bairam, M. ve Govardhan, A. (2012). Prediction of Stock Market Index Using Genthic Algoritm, Computer Engineering and Intelligent Systems, 3(7), 162-171
• Telli,Ş. Ve Coşkun, M. (2016). Forecasting the BIST 100 Index Using Artificial Neural Networks with Consideration of the Economic Calendar, International Review of Economics And Management, 4 (3), 26-46
• Yakut, E., Elmas, B. ve Yavuz, S. (2014). Yapay Sinir Ağları ve Destek Vektör Makineleri Yöntemleriyle Borsa Endeksi Tahmini, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 19 (1), 139-157
• Gündüz, H., Çataltepe, Z. ve Yaslan, Y. (2017). Derin Sinir Ağları ile Borsa Yönü Tahmini, 25 th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU)
• Yiğiter, Ş.Y., Sarı, S. S. ve Başakın, E. E. (2017). Hisse Senedi Kapanış Fiyatlarının Yapay Sinir Ağları ve Bulanık Mantık Çıkarım Sistemleri ile Tahmin Edilmesi, Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 7 (1), 1-22