Estimation
132 theses under this subject heading
Asimetrik iki oyunculu tahmin oyunu
In this thesis, we theoretically and experimentally investigate the asymmetric players case in the two-person guessing game. We multiply one of the players' chosen number by a positive parameter k > 1. Here, the target number is some proportion (p) of the \weighted" average of the two numbers. The theoretical solution of the model depends on the value of p and k. In the experimental sessions, we have one symmetric and two asymmetric cases in which the theoretical equilibrium is (0,0). We nd that the chosen numbers in the asymmetric cases do not di er from those in the symmetric case. However, the speed of convergence toward equilibrium is slower in the asymmetric cases than that in the symmetric one. Keywords: Guessing Game, Asymmetry, Convergence
Mali başarı ve başarısızlık tahmini: Lojistik regresyon ve destek vektör makineleri karşılaştırması
Mali başarısızlık; firmaları, kredi verenleri ve yatırımcıları olumsuz etkileyen ve sosyo ekonomik sonuçları olan bir olgudur. Ekonomik düzende bu kadar geniş bir kesimi olumsuz etkileyen mali başarısızlığın önceden tahmini; mali başarısızlığa neden olan faktörlerin bilinmesi, önlemlerin önceden alınması ve kayıpların azaltılması için önem arz etmektedir. Bu çalışmada, bu noktadan hareketle firmaların mali başarısızlıklarını öngörmede Lojistik Regresyon (LR) modeli ile Destek Vektör Makineleri (SVM) modelinin başarıları karşılaştırılmıştır. Bu amaçla Borsa İstanbul'da (BİST) işlem gören 26 mali başarısız, 49 mali başarılı; toplam 75 şirketin 2006-2017 yılları arasındaki finansal tablolarından yararlanarak mali oranları hesaplanmış ve bu veriler yardımıyla mali başarı ve başarısızlık 1, 2 ve 3 yıl önceden tahmin edilmeye çalışılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre; SVM modelinin tahmin başarısı, her 3 yıl için de geçerli olmak üzere, geleneksel model olan LR modeline göre daha yüksek çıkmıştır. Ayrıca bu çalışmada; aktif karlılığı, FAVÖK kar marjı, özkaynak kazançları oranı ve nakit oranı mali oranlarının, tahminde kullanılan toplam 22 mali oran arasında mali başarısızlığı tahmin etmede daha önemli olduğu tespit edilmiştir.
Finansal bilgi manipülasyonunun denetimli makina öğrenmesi yöntemleri kullanılarak tahmin edilmesi: Destek vektör makinesi, olasılıksal sinir ağı, k-en yakın komşu ve karar ağacı kullanımı
Bu tez kapsamında finansal tablolardaki bilgilerin çarpıtılması olarak tanımlanabilecek finansal bilgi manipülasyonunu tahmin etmek için denetimli makina öğrenmesi yöntemleri kullanılmıştır. Geleneksel tahmin algoritmalarına göre daha yüksek performans gösteren destek vektör makinesi (SVM), olasılıksal sinir ağı (PNN), k-en yakın komşu (KNN) ve karar ağacı (DT) algoritmalarından yararlanılmıştır. Sermaye Piyasası Kurumundan elde edilen verilere ayrı ayrı tüm algoritmalarda uygulanarak daha önce benzer çalışmalarda başarısını kanıtlamış destek vektör makinesi ve olasılıksal sinir ağı yöntemlerinin güncel olarak kullanılan k-en yakın komşu ve karar ağacı algoritmalarıyla karşılaştırılmalı analizi yapılmıştır. Böylece finansal bilgi manipülasyonunda hangi algoritmaların daha iyi performans gösterdiği kullanılan yöntemlerin sınıflandırma performansı özgünlük, duyarlılık ve toplam sınıflandırma doğruluğu istatistiklerine bakılarak tespit edilmiştir. Yapılan çalışmalar sonucunda SVM ve PNN'in üstün performans gösterdiği görülmüştür. Bu nedenle, bu algoritmaların manipülasyonları otomatik olarak tespit etmek için kullanılabileceği söylenebilir.
Karbon ayak izinin zaman serisi veri madenciliği yöntemleri ile tahmini: Türkiye örneği
Sürdürülebilir bir dünya için, iklim değişikliği ile mücadelede atılacak en büyük adım insani faaliyetlerden kaynaklanan emisyonu azaltmaktır. Bu sebeple dünyaya salınan karbon emisyonunun ölçüsü olarak kabul edilen karbon ayak izinin azaltılmasına yönelik çalışmalar önem arzetmektedir. Bu doğrultuda yapılan çalışma, Türkiye'nin gelecek dönem sera gazı emisyon oranlarının tahminini içermektedir. Çalışmada Türkiye'nin 1990-2017 yıllarına ait nüfus, gayri safi yurt içi hasıla, enerji üretimi ve enerji tüketimi parametreleri kullanılarak sera gazı emisyon oranlarının zaman serisi veri madenciliği yöntemlerinden Lineer regresyon, Çok katmanlı algılayıcı ve Sıralı en düşük optimizasyon(SMOreg) algoritmaları ile tahmini gerçekleştirilmiştir. Yapılan tahminlerden hata istatistikleri en küçük olan ve gerçek değerlere en yakın değerleri veren SMOreg algoritması kullanılarak 2018-2030 yılları arasındaki sera gazı emisyon oranı tahmini yapılmış ve yapılan analiz sonucunda Türkiye'nin günümüzdeki seyrini devam ettirdiği sürece sera gazı emisyon miktarının kademeli olarak artarak 2030 yılında 728.301 metrik ton CO2 eşdeğerine ulaşacağı bulgusuna erişilmiştir. İklim değişikliği ile ilgili uluslararası sözleşmelerin çoğunda yer alan Türkiye için ulaşılan tahmin değerleri, Paris iklim sözleşmesinde taahhüt edilen oranın altındadır. Bu durum Türkiye için umut verici olarak değerlendirilse de yapılan diğer çalışmalardaki tahminler göz ardı edilmeden, politika yapıcıların bu doğrultuda politika belirlemesi gerektiği düşünülmektedir.
Dalaman yöresi okaliptüs ağaçlandırmaları için gövde çapı modellerinin geliştirilmesi
Ağaçlara ilişkin hacim tahminleri, odun kaynağının sürdürülebilir yönetimi, bilimsel araştırma çalışmaları ve pratik ormancılık amaçları için son derece önemlidir. Ağaç hacim tahminleri için en güvenilir yollardan birisi gövde çapı ve gövde hacim modelleridir. Güvenilir ve doğru gövde çapı ve hacim modelleri, gövde çapı, gövde formu ve ağaç hacim tahminleri için orman envanteri çalışmalarında kullanılan en önemli bileşenlerinden birisidir. Okaliptus (Eucalyptus camaldulensis) endüstriyel plantasyonların kurulmasında ve orman ürünleri sanayisinde kullanılan önemli bir ağaç türüdür. Sürekli değişen pazar şartları ve orman ürünleri standartları, doğru ve güvenilir çap ve hacim modellerinin geliştirilmesini gerekli kılmaktadır. Maalesef, halen kullanılmakta olan hacim tabloları bu ihtiyacı karşılamak için yetersizdir. Bu çalışma ile Dalaman yöresi okaliptüs plantasyonları için 244 adet örnek ağaç kullanılarak gövde çapı ve hacim denklemleri geliştirilmiştir. Bu amaçla farklı formlarda 9 adet gövde çapı modeli kullanılmıştır. En başarılı sonuçlar Kozak (2004), Muharwe (1999) ve Fang vd. (2000) modelleri ile elde edilmiştir. Bununla birlikte geliştirilen tüm modeller, hem tüm gövde için hemde gövdenin farklı bölümleri için çap ve hacim tahminlerinde başarılı sonuçlar üretmiştir. Bu modeller kullanılarak ilgili yörede okaliptüs ağaçlandırmaları için daha güvenilir çap ve hacim tahminleri yapılabilir.
Estimation and mapping of some soil characteristics of the Hiranregion of Northern Iraq using geostatistical andspectroradiometric techniques
Soil properties are important indicators for soil health and productivity. The aim of this study is to determine and map the spatial distribution of soil properties and make a correlation with reflectance spectroscopy in Hiran region of Erbil governorate in the north of Iraq. The study area was divided into 500 m x 500 m square grids 65 soil samples were collected in the sampling sites at 0 – 30 cm depth in December 2021. The coordinates of each location were recorded by geographic position system (GPS). Soil samples were analyzed for soil organic matter (SOM), Sand %, Silt %, Clay%, Soil reaction (pH), Electric Conductivity (EC) and Calcium Carbonate (CaCO3), Visible-near Infrared Reflectance Spectroscopy (VNIR) and geostatistical techniques were used for assessment of diverse soil properties. Geostatistical methods were used to determine spatial structure for each of soil properties. Interpolation methods ordinary kriging (OK) and inverse distance weighting (IDW) were used to estimate the spatial analyze of each soil properties. As a result the amount of Sand %, Clay %, Silt % and CaCO3 were significantly affected with soil reflectance. Strong and moderate spatial dependence in soil parameters might be explained using an exponential model as a best fit in semivariogram. Interpolation methods indicated that OK is more accurate than the IDW for interpolating of SOM %, Sand %, Silt %, Clay %, pH and CaCO3 and IDW was better than the ordinary kriging in estimating of EC. However, Estimation of soil properties by using VNIR spectroscopy in Hiran region is better technique than geostatistical analysis.
İki aşamalı en küçük kareler yöntemi ve uygulaması
İki aşamalı en küçük kareler yöntemi aracı değişken kullanarak, açıklayıcı içsel değişkenler ile yapılan özel bir regresyon analizi yöntemi olup, analiz sonucu elde edilen tahminlerin, sapmasız ve tutarlı olabilmesini sağlamaya yardımcı olmaktadır. Bu çalışmada iki aşamalı en küçük kareler yöntemi incelenerek bir veri seti ile uygulama yapılmıştır. Uygulamada, örneklem genişliği 300 alınarak, 18 değişken içeren serbest erişimli veri seti kullanılmıştır. Verilere ilk önce adımsal regresyon analizi uygulanarak, modele girecek değişkenler belirlemiştir.Sonraki aşamada bu değişkenler ile standart regresyon analizi ve İki aşamalı en küçük kareler regresyon analizi yapılmıştır.Sonuç olarak, veri setinde içsellik problemi, bağımsız değişkenlerin hatalı olarak ölçülmüş olması ve modelde feed-back halkasının olması durumunda İki aşamalı en küçük kareler regresyon yönteminin, standart regresyon analizi yöntemine alternatif olarak kullanılabileceği vurgulanmıştır. Anahtar kelimeler:İçsellik problemi, sapmasız tahmin, ölçüm hatası
Destek vektör makineleri yöntemi ile İMKB 100 endeksi hareket yönü tahmini
Bu çalışmada İstanbul Menkul Kıymetler Borsası Ulusal 100 Endeksi (İMKB 100) hareket yönü tahmini amacıyla veri madenciliğinde sınıflama metodu olarak kullanılan Destek Vektör Makineleri (DVM) yöntemi kullanılmıştır. İMKB 100 endeksi hareket yönünün tahmini için istatistiksel veri analizleri yapan, açık kaynak kodlu programlama dili ''R'' kullanılmış, DVM'lerin sınıflandırma başarısı çalışmada kullanılan ikinci bir yöntem olan Lojistik Regresyon (LR) yöntemi ile karşılaştırılmıştır. Çalışmada hisse senedi analizinde teknik analizin yararlandığı araçlardan biri olan teknik göstergelerden (indikatörler) yararlanılmıştır. Modellere dahil edilen teknik göstergeler LR analizi ile incelenmiş ve LR analizinde anlamlı olan göstergeler bağımsız değişken olarak kullanılmıştır. Analiz, 03.04.1995-19.03.2012 arası dönemi kapsamaktadır. Toplam 4226 adet veri günlük, haftalık ve aylık veri setleri şeklinde düzenlenmiştir. Her veri seti için 4 model oluşturulmuş ve her model için farklı değerlendirme kriterleri uygulanarak yöntemlerin endeks hareket yönü tahmin performansları değerlendirilmiştir.Yapılan değerlendirmeler sonucunda DVM'nin oluşturulan 12 model içerisinde İMKB 100 endeksi hareket yönünü en iyi tahminlediği modelin Haftalık Model-1 olduğu (%70.0) gözlenmiştir. Bu model aynı zamanda İMKB 100 endeksi artış (%82.89) ve azalış yönünü (%54.68) birbirine en yakın ve yüksek oranda tahminleyen model olarak bulunmuştur.Bu çalışma ile elde edilen bulgular ışığında İMKB 100 endeksi hareket yönü tahmininde Haftalık Model-1'in gerek yatırımcılar tarafından, gerekse akademik araştırmalarda başarı ile kullanılabilceği sonucuna ulaşılmıştır.Anahtar Kelimeler: Destek Vektör Makineleri, Endeks Hareket Yönü Tahmini, Teknik Analiz Göstergeleri, Lojistik Regresyon, Sınıflandırma, İMKB 100.
İçi boş ipliklerden elde edilmiş tekstil mamullerinin konfor özelliklerinin modellenmesi üzerine yeni bir çalışma
Tekstil işletmelerinin içinde bulunduğu rekabet ortamında yeni ürünlerin geliştirilmesi ve mevcut ürünlerin iyileştirilmesi son derece önem taşımaktadır. İçi boş iplikler, konvansiyonel ipliklerin çeşitli özelliklerinin iyileştirilmesi amacıyla ortaya çıkmış özel ve hassas yapıda bir iplik türüdür. Bu çalışmada konvansiyonel ring ipliği ile farklı boşluk oranına sahip içi boş ipliklerden üretilen örme kumaşların ısıl konfor özellikleri karşılaştırılmıştır. Bu amaçla iplik merkezinde (özde) farklı oranlarda polivinil alkol içeren pamuk sargılı özlü ipliklerden örme kumaşlar üretilip, sıcak suda yıkama işlemi gerçekleştirilmiştir. Yıkama sonrası oluşan içi boş iplikli örme kumaşların ısıl iletkenlik, ısıl direnç, ısıl soğurganlık, hava geçirgenliği ve su buharı geçirgenliği gibi ısıl konfor özellikleri tespit edilerek, içi boş ipliklerden oluşan kumaşların konfor özelliklerinin tahmin edilmesine yönelik modeller geliştirilmiştir. Tüm bu sonuçlar, içi boş iplikler ile genel olarak ısıl konfor özellikleri geliştirilmiş örme kumaşların üretiminin gerçekleştirilebileceğini göstermektedir.
Sınıf öğretmeni adaylarının işlemsel tahmin becerilerinin ve işlemsel tahmine yönelik tutumlarının incelenmesi
Bu araştırmanın amacı, sınıf öğretmeni adaylarının tahmin becerilerinin ve işlemsel tahmine yönelik tutumlarının ne düzeyde olduğunu incelemektir. Bunun için sınıf öğretmeni adaylarının işlemsel tahmin becerileri ve işlemsel tahmine yönelik tutumlarının ne düzeyde olduğu sınıf düzeyi, cinsiyet, Temel Matematik I-II, Matematik Öğretimi I-II dersi alıp almama durumu lisans genel başarı ortalamaları değişkenleri çerçevesinde incelenmiştir. Çalışmanın örneklemi, 181'i Uşak Üniversitesi ve 156'sı Afyon Kocatepe Üniversitesi'nde öğrenim gören toplam 337 öğretmen adayından oluşmaktadır. Çalışmada sınıf öğretmeni adaylarının işlemsel tahmin becerilerini ölçmek amacıyla "İşlemsel Tahmin Beceri Testi" kullanılmıştır. Çalışmada Tsao tarafından geliştirilen işlemsel tahmine yönelik tutum testi kullanılmıştır. İşlemsel tahmin becerisi tutum testi orijinal ölçekte beş alt faktörden ve 35 maddeden oluşmaktadır. Ölçeğin Türkçe'ye uyarlanmasında doğrulayıcı faktör analizi yapılmıştır. İşlemsel tahmin becerisi tutum ölçeği ve beceri testinin puanlarının çeşitli değişkenler bağlamında analiz etmek için değişkenlere bağlı olarak bağımsız örneklemler t-testi, tek yönlü ANOVA testi, anlamlı farkın bulunması durumunda gruplar arasındaki farkı belirlemek amacıyla Tukey HSD testi kullanılmış, iki sürekli değişkenler arasındaki ilişkin için de Pearson korelasyon testi kullanılmıştır. Araştırmanın sonucuna göre sınıf öğretmeni adaylarının işlemsel tahmine yönelik tutumlarının olumlu olduğu görülmüştür Araştırmada sınıf öğretmeni adaylarının işlemsel tahmine yönelik tutumlarının olumlu olduğu görülmüştür. Matematik I dersi alanlar lehine anlamlı fark olduğu, Temel Matematik I, Temel Matematik II ve lisans genel başarı puanlarının pozitif yönlü orta düzey etkiye sahip olduğu belirlenmiş, işlemsel tahmine yönelik tutumları cinsiyet bakımından erkekler lehine farklılaşma olduğu bulunmuştur. Sınıf öğretmeni adaylarının işlemsel tahmin becerisi bakımından orta düzeyde beceriye sahip oldukları belirlenmiştir.
Sınıf öğretmenlerinin tahmin becerisine yönelik algılarının ve ölçümsel tahmin konusunu işleyiş süreçlerinin incelenmesi
Bu durum çalışmasında, sınıf öğretmenlerinin matematiksel tahmin becerisine ilişkin algılarının ve bu beceriyi matematik derslerinde işleyiş süreçlerinin tanımlanması ve açıklanması amaçlanmıştır. Bu amaçla, bu araştırmaya, bir resmi okulda görev yapmakta olan üç sınıf öğretmeni dâhil edilmiştir. Katılımcıların belirlenmesinde amaçlı örnekleme yöntemlerinden kolay ulaşılabilir durum örneklemesi yönteminden yararlanılmıştır. Veriler, gözlem, görüşme ve doküman inceleme yöntemlerinin birlikte kullanılmasıyla elde edilmiştir. Bu yöntemler kapsamında bu araştırmada, alan yazın, uzman görüşü ve pilot uygulama verilerinden hareketle hazırlanmış olan yarı yapılandırılmış gözlem ve görüşme formları kullanılmıştır. Elde edilen veriler, bir nitel veri analiz programından yararlanılarak, içerik analizi yöntemiyle analiz edilmiştir. Araştırma sonucunda öğretmenlerin, matematiksel tahmin becerisine önem atfettikleri tespit edilmiştir. Sınıf öğretmenleri matematiksel tahmini önemli bir yaşamsal beceri olarak tanımlamışlardır. Bu olumlu algıya karşın matematiksel tahmin becerisine yönelik bir dizi kusurlu algıya sahip oldukları tespit edilmiştir. Sınıf öğretmenleri matematiksel tahmin becerisini öğretimsel açısından basit ve eğlenceli bir konu olarak tanımlamışlar ve kendilerini tahmin öğretiminde başarılı olarak nitelendirmişlerdir. Ancak yapılan sınıf içi gözlemler sınıf öğretmenlerinin matematik derslerinde tahmin konularını işlerken kusurlu uygulamalar sergilediklerine ve önemli zorluklar yaşadıklarına işaret etmektedir.
Veri madenciliği teknikleri ile Borsa İstanbul pay piyasası pazarlarında fiyat hareketlerinin tahmini
Bilişim teknolojilerinde yaşanan gelişmelerle, veri madenciliği/makine öğrenmesi teknikleri finans alanında da hızla yerini almıştır. Yapılan literatür incelemesinde, hem yerli hem de yabancı literatürde çalışmaların ağırlığının endeks yön tahminlerinde olduğu görülmüştür. Buradan hareketle çalışmanın amacı; tanınmış paylar dışında kalan paylara da yer verilerek, Borsa İstanbul Pay Piyasasının farklı pazarlarında işlem gören paylar arasında, veri madenciliği yöntemleri ile yapılacak yön tahminlerine ait doğru sınıflandırma oranlarının karşılaştırılmasıdır. Çalışma dönemi olarak 03 Mayıs 2010 – 31 Aralık 2019 tarihleri arası (2430 gün) seçilmiş, günlük ve haftalık periyotlarla çalışılmıştır. Pay senetlerine, BIST 100 Endeksi (XU100), BİST TÜM-100 Endeksi (XTUMY) ve USD/TL Efektif Satış kuruna ait veriler ve bu veriler yardımıyla hesaplanan teknik göstergeler bağımsız değişkenler olarak belirlenerek pay senetlerine ait kapanış fiyatlarının hareket yönü tahmin edilmeye çalışılmıştır. Tahmin modelleri hazırlanırken, farklı veri normalleştirme ((0, +1) aralığında min-maks ve z-skor) ve öznitelik azaltma yöntemleri (Temel Bileşen Analizi ve Rastlantısal Ormanlar) de karşılaştırılmıştır. Tahminler Lojistik Regresyon, Destek Vektör Makineleri, Naif Bayes ve K–En Yakın Komşu yöntemleriyle yapılmıştır. Sonuçlar, fiili dolaşımdaki payların piyasa değeri en yüksek olanların yer aldığı Yıldız Pazar Grup 1 paylarının, en düşük olanların yer aldığı Ana Pazar Grup 2 paylarına göre daha yüksek tahmin doğruluk oranına sahip olduğunu göstermektedir. Periyotlar açısından net bir sonuç ortaya koymak zor olmuştur. En yüksek doğruluk oranları aritmetik ortalaması haftalık verilerle elde edilse de çoğunlukla günlük verilerle hazırlanan modellerin doğruluk oranlarının aritmetik ortalamaları daha yüksektir. Normalleştirme yöntemleri arasında anlamlı bir fark bulunmadığı ve Rastlantısal Ormanların Temel Bileşen Analizi'den daha başarılı öznitelik seçim yöntemi olduğu görülmüştür. En başarılı tahmin yöntemi ise Destek Vektör Makineleridir.
Çok aşamalı bireye uyarlanmış testlerde farklı koşullardan elde edilen yetenek kestirimlerinin karşılaştırılması
Bu çalışmanın amacı, farklı tasarımlardaki çok aşamalı bireye uyarlanmış testlerin etkinliğini, farklı koşullar altında incelemektir. Çalışmada madde güçlük parametreleri normal ve uniform dağılan iki ayrı madde havuzu oluşturulmuştur. Araştırmanın koşulları olan modül uzunluğu, yönlendirme yöntemi ve kestirim yöntemi, bu iki ayrı madde havuzu üzerinden gerçekleştirilen simülasyonlar ile ayrı ayrı sınanmıştır. Simülasyonlar R yazılımında yer alan mstR paketi yardımıyla gerçekleştirilmiştir. Artan, azalan, eşit, ikinci aşamanın en uzun ilk aşamanın en kısa ve ikinci aşamanın en uzun son aşamanın en kısa olduğu beş farklı modül uzunluğu tasarımı, dinamik ve statik yönlendirme kuralları ve EAP ve MLE son kestirim yöntemleri koşulları altında ortalama hata ve yanlılık değerlerine göre karşılaştırılmıştır. Araştırmanın bulgularından elde edilen sonuçlar, değişen modül uzunluklarının ortalama hata ve yanlılık üzerinde etkisi olduğunu göstermektedir. Ancak madde güçlük dağılımlarına göre bu etkinin farklı koşullar altında farklılaştığı görülmüştür. Yönlendirme yönteminin statik veya dinamik olması, madde güçlüklerinin normal dağılımdan türetildiği koşulda yetenek kestiriminde bir fark yaratmazken, uniform dağılımdan türetildiği koşulunda düşük de olsa bir fark oluşturmaktadır. Alan yazınında altı çizildiği gibi, bu çalışmanın sonuçları da her durumda en iyi olan tek bir tasarımın olmadığını göstermektedir. Bu nedenle, tüm gereklilikleri ve amaçları karşılayan en uygun çok aşamalı bireye uyarlanmış test tasarımının belirlenmesi için benzer çalışmaların yapılması önerilmektedir. Çok aşamalı bireye uyarlanmış testler, testi hazırlayanların, uygulayıcıların ve testi alan bireylerin tamamen kabul edebileceği ve kolay anlaşılır bir test olma avantajına sahiptir. Bu avantajı ve diğer özellikleri de göz önünde bulundurulduğunda, Türkiye'de uygulanan merkezi sınavların çok aşamalı bireye uyarlanmış test olarak uygulanmasına yönelik çalışmaların yapılmasının önemli olduğu düşünülmektedir.
Predicting economic growth using machine learning techniques and sentiment analysis
The purpose of this paper is to construct sentiment index from financial and economic news and examine its potential relation with main economic and political events that affect economic activity in Turkey. Since there is no effective economic and financial lexicon (as in English) for sentiment analysis in Turkish language, we developed a sentiment index by using machine-learning algorithms for the period 2011-2019. Data set used in this study includes 131.601 news in Turkish, which were selected according to a carefully specified set of words, published in printed media. We classified the semantic orientation of news by a group of experts to construct annotated data set. It is observed that sentiment index covers the important events for Turkish economy. Considering time lag in official statistics, the sentiment index can be used as a leading economic indicator. It is planned to investigate whether the sentiment index increases the explanatory power of the econometrics models explaining economic activity in Turkey as a future work.
Ortaokul öğrencilerinin ölçmede tahmin performanslarının ve tahmin stratejilerinin incelenmesi
Bu çalışmada ortaokul öğrencilerinin ölçmede tahmin performanslarının (tahmin doğruluğu) ve kullandıkları tahmin stratejilerinin bazı değişkenler (cinsiyet, sınıf seviyesi, tahmine yönelik tutum ve deneyim) açısından incelenmesi amaçlanmıştır. Nedensel karşılaştırma deseni ve ilişkisel desen kullanılmıştır. Katılımcılar Ankara'nın devlet okullarındaki 490 ortaokul (5., 6., 7. ve 8. sınıflar) öğrencisidir. Çalışmanın verileri Tahmin Beceri Testi, Tahmin Tutum Ölçeği ve Tahmin Deneyim Ölçeği ile toplanmıştır. Nicel verilerin analizi için betimsel istatistik yöntemleri ile iki faktörlü varyans analizi (ANOVA) ve korelesyon analizi kullanılmıştır. Nitel verilerin analizinde ise içerik analizi yapılmıştır. Bulgular, öğrencilerin büyük bir kısmının tahmin performansının orta düzeyde olduğunu göstermiştir. Öğrenciler uzunluk tahminine kıyasla alan tahmininde daha düşük başarı göstermiştir. Cinsiyet açısından istatistiksel olarak anlamlı bir fark bulunmamıştır. Öğrencilerin sınıf seviyesi arttıkça tahminlerin doğruluğu artmıştır. Tahmin performansı ile ölçmede tahmine yönelik tutum arasında istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki bulunmuştur. Ancak, tahmin performansı ile tahminle ilişkili deneyimler arasında istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki bulunmamıştır. Bulgular öğrencilerin büyük bir kısmının rastgele tahmin yolunu kullandığını göstermiştir. Hem uzunluk hem de alan tahmini için en sık kullanılan strateji karşılaştırma stratejisidir. Öğrenciler parçalama veya geçmiş bilgi ve deneyimlere başvurma gibi stratejileri nispeten daha az kullanmışlardır. Çalışmanın bulguları, sınıf seviyesi arttıkça rastgele tahmin kullanımının azaldığını ve karmaşık stratejilerin kullanımının arttığını göstermiştir.
Uzunlamasına veriler ile sağkalım verilerinin birlikte modellenmesinde model performansının bilgi içeriği yaklaşımı ile değerlendirilmesi
Birleşik model, sağkalım verileri ile uzunlamasına verilerin birlikte analiz edildiği çalışmalarda sıklıkla kullanılan bir modelleme yöntemidir. Bu yöntemde, iki süreç arasındaki ilişki dikkate alınarak modeller oluşturulur ve izlem süresince tekrarlı olarak alınan tüm ölçümlerin modele katkı yapması sağlanır. Birleşik modelin bir diğer olumlu yanı da kişiye özgü dinamik kestirimlerin elde edilmesidir. Dinamik kestirimler sayesinde sonuçlar, tüm kişiler üzerinden değil, her bir kişinin bireysel özellikleri dikkate alınarak yorumlanabilmektedir. Kişiye özgü dinamik kestirimler, uzmanlar tarafından hasta düzeyinde alınacak olan klinik kararlara (tedavi değişikliği vb.) katkı sağlar. Bu nedenle, modelden elde edilen risk kestirimlerinin güvenilir ve doğru sonuçlar olması gerekir. Birleşik modelin dinamik kestirimlerinin doğruluğunu değerlendirmede ROC eğrisi altında kalan alan (EAA) ve Brier skor (BS) gibi yöntemler kullanılmaktadır. Bu çalışmada, birleşik modelin performansını değerlendirmede ağırlıklandırılmış bilgi içeriğini (ABİ) kullanan yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Bu yaklaşım, modelden kestirilen değerlerin, hastaların gerçek durumları ile ilgili verdiği bilgi miktarını ölçer. Önerilen yaklaşımın performansı hem gerçek veri seti hem de benzetim çalışması ile incelenmiştir. Elde edilen sonuçlar, bilgi içeriği yaklaşımının diğer yaklaşımlarla birlikte kullanılabileceğini göstermiştir. Benzetim çalışma sonuçlarına göre, örneklem büyüklüğü arttıkça modellerin kestirim performansının arttığı ancak tekrarlı alınan ölçüm sayısını artırmanın bir noktadan sonra sonuçları çok etkilemediği görülmüştür. Ayrıca, ABİ sayesinde gerçek veri setinde çalışma içerisinde hangi zaman noktasında daha fazla bilgi elde edildiği de incelenebilmiş ve ileriki zaman noktalarının kestiriminde son zamanlarda alınan tekrar ölçümlerinden daha fazla bilgi alındığı görülmüştür. Sonuç olarak, birleşik model kestirim doğruluğunu değerlendirmede EAA ve BS ile birlikte bilgi içeriği yaklaşımının da kullanılabileceği ve tek bir yöntem yerine birkaç yöntemin birlikte değerlendirilmesinin model hakkında daha fazla bilgi verici olacağı görülmüştür.
Troponin T, troponin L ve hemoglobin A1c'nin girişimsiz tayini için ters iyontoforez yönteminin geliştirilmesi
Majör Kardiyak Olaylar ve Akut Koroner Sendrom Olgular küresel ölçekte en önemli ölüm sebepleri arasında olup, ileriye dönük yapılan tahminlemelerde uzun bir süre daha en önemli ölüm sebebi olmaya devam edeceği öngörülmektedir. Dünya Sağlık Örgütü verilerine göre 2018 yılında 17,5 milyon insanın kalp ve damar hastalıkları nedeniyle öldüğü ve bu rakamın küresel ölümlerin %30'unu teşkil ettiği tahmin edilmektedir. Aynı verilere göre bu ölümlerin 7,6 milyonu akut miyokard enfarktüsüne (MI), 5,7 milyonu ise inmelere (stroke) bağlıdır. Ölümlerin %80'i düşük ve orta gelirli ülkelerde meydana gelmiştir. Eğer uygun önlemler alınmazsa 2020 yılına kadar her yıl yaklaşık 20 milyon insan daha kalp ve damar hastalıklarından, özellikle de MI ve inmeden hayatını kaybedecektir. Tez çalışmamızda, bu denli önemli bir sorun için önlenebilir nitelikteki kalp ve damar hastalıklarından korunma stratejilerinin geliştirilmesine yardımcı olmak için, bahsi geçen olgularının tanı, teşhis, izlenmesi ve tahminlenmesinde kullanılanılabilecek bazı bileşik ve biyogöstergelerin tayini için girişimsiz analiz yöntemlerin geliştirilmesi ve analitik yöntem geçerliliği ile ilgili deneysel çalışmalar yapılmıştır. Tez çalışmamızın amacı; şu an kullanılmakta olan MI tanı ve teşhis yöntemlerinden farklı olarak, bazı fizyolojik parametreleri ve biyogöstergeleri sürekli monitörize eden girişimsiz analiz yöntemlerinin geliştirilmesidir. Bu sayede bahsi geçen konuda ilk defa girişimsiz tayin yöntemleri geliştirilmiş olacak ve standart tayin yöntemleriyle de mukayesesi yapılabilecektir.
Tedarik zincirinde iş birlikçi tahminlemenin kamçı etkisi üzerine etkileri
Günümüz pazar koşullarında firmalar artan rekabet şartlarında sürdürülebilir rekabet avantajını korumak için farklı stratejiler geliştirmektedir. Firmaların tedarikçilerini göz ardı ederek tek başlarına rekabet avantajı sağlamaları çok zordur. Geleneksel yöntemlerin yetersiz kalmasından dolayı firmalar iş birlikçi stratejilere yönelmektedir. Bu bağlamda çalışmamızda Geleneksel Tedarik Zinciri yapısı ile İş Birlikçi Planlama, Tahminleme ve İkmal (İPTİ) Tedarik Zincir yapısının işletmelere sağladığı rekabet avantajları/dezavantajları karşılaştırılmaktadır. Uygulama kısmında stok devir hızının yüksek olduğu ve çok sayıda tedarikçi ile çalışılan elektronik sektörü incelenmektedir. Geleneksek Yöntemlerden İPTİ stratejisine geçiş süreci anlatıldıktan sonra kurulan modeldeki performans kriterleri incelenmiştir. Daha sonra İPTİ strateji ile kamçı etkisindeki değişimin azaldığı, envanter yönetiminde iyileştirmeler yaparak tüm tedarik zinciri paydaşlarına avantaj sağlayacağı ayrıca tedarik zinciri stratejisindeki bu değişimin tedarik zincirinde çalışanların fazla mesailerinde azalma sağladığı böylelikle performans artışının sağlandığı gösterilmektedir. Anahtar sözcükler: Tedarik Zinciri Yönetimi, İPTİ, Kamçı Etkisi
Forecasting economic and financial variables with factor models: the case of Turkey
In this thesis, industrial production growth, core inflation and change in the stock market index are forecast using a large number of domestic and international indicators. Two methods are employed to deal with the curse of dimensionality problem stemming from the availability of ever growing data sets: factor models and forecast combination. Determining the best performing models requires a comprehensive analysis of the sensitivity of the forecast performance of factor models to various modelling choice. In this respect, effects of factor extraction method, number of factors, data aggregation level and forecast equation type on the forecasting performance are analyzed. Effect of using certain data blocks such as European Union variables and interest rates on the forecasting performance is evaluated as well. Out-of-sample forecasting exercise is conducted for two consecutive periods to assess the stability of the forecasting performance. Results show that best performing specifications change with the type of the variable that one wants to forecast, with forecast horizon and with the sample that is used to evaluate the out-of-sample forecasting performance. Factor models perform better than combination of the bi-variate forecasts. Comparing models with alternative specifications shows that effect of modelling choices are not mutually independent. Hence, it is concluded that there is no "one size fits all approach" in forecasting with factor models. Thus, using a dynamic approach to continuously evaluate models from different dimensions is important in the forecasting process. Key Words: Forecasting, Factor models, Principal components.
Parçacık sürü optimizasyonu ve genetik algoritma kullanarak Türkiye'nin 2050 yılına kadar enerji tüketim tahmininin yapılması
Parçacık sürü optimizasyonu (PSO) ve genetik algoritma (GA) modern sezgisel optimizasyon teknikleri arasında en önemli optimizasyon teknikleridir. Çalışmada, PSO ve GA modellerini kullanarak 2050 yılına kadar Türkiye'nin enerji talebini tahmin etmek amaçlanmıştır. Çalışmada, Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı, IEA (Uluslararsı Enerji Ajansı), OECD ve TÜİK (Türkiye İstatistik Kurumu) tarafından verilen yıllık veriler kullanılmıştır. PSO ve GA enerji talep modelleri, nüfus, ihracat, ithalat, gayri safi yurtiçi hâsıla (GSYH) kullanılarak geliştirilmiştir. Tüm modeller lineer ve karesel formda düzenlenmiştir. Türkiye'nin enerji talebi dört farklı senaryoya göre öngörülmüştür. Analiz sonuçlara göre PSO analizi için R^2 değeri lineer modelde % 91,71, karesel modelde % 93,07 bununla birlikte GA analizi içinR^2 değeri lineer modelde % 91,71, karesel modelde % 94,06'lık bir açıklama gücü tespit edilmiştir. Ayrıca karesel modelde ortalama mutlak yüzde hata oranları, PSO için %22,52, GA için %22,74 değerini almıştır. Lewis'e göre bu değerler modellerin kabul edilebilir olduğunu göstermiştir. PSO model değerlerinin GA'ya göre daha iyi tahmin sonuçları verdiği gözlenmiştir.
Hisse senedi fiyatlarının yapay zeka teknikleri kullanılarak tahmin edilmesi: BIST'te bir uygulama
Hisse senedi piyasası, dünya çapında büyük borsalarda kayıtlı şirketlerin 2021 yılındaki piyasa değeri yaklaşık 115 trilyon dolar ile dünyanın en büyük finans piyasalarından biridir. Hisse senedi fiyatlarının tahmin edilmesi araştırmacılar, kurumsal yatırımcılar, fon yöneticileri ve bireysel yatırımcılar tarafından uzun süredir ilgi gören bir konudur. Hisse senedi fiyatları, ülke içi ve dışındaki ekonomik ortam, uluslararası durumlar, sektördeki beklentiler, finansal veriler gibi iç ve dış faktörler, döviz kurları, faiz oranı, enflasyon, toplam ekonomik faaliyetler veya küresel fiyat endeksleri gibi çeşitli faktörlerden etkilenen dinamik, doğrusal olmayan bir süreç olmasından öngörülmesi zor bir konudur. Borsaların istikrarlı gelişimi bir ülke için hayati önem taşır ve ulusal para ve maliyet politikalarından derinden etkilenmektedir. Bu anlamda hisse fiyatının doğru tahmin edilmesi yatırımcının kayıplarını azaltacak ve enflasyon veya piyasa ortalaması getirinin üstünde getiri sağlayacaktır. Bu çalışmada BIST 30'da 2008-2017 yılları arasında işlem gören firmaların hisse senetlerine ait 16 adet teknik indikatör, 8 adet borsa performans oranı ve 11 adet makroekonomik gösterge değişkenleri kullanılarak aylık hisse senedi fiyatlarının tahmin edilmesi için modeller kurulmakta, 2018-2020 dönemi arasında bu modeller yardımıyla hisselerin ileriye yönelik tahmin değerlerinin elde edilmesi amaçlanmaktadır. Her bir hisse senedinin fiyatını tahminlemek amacıyla PSO, ANT ve GA uygulaması yardımıyla 3, 4, 5, ….30 adet değişken seçilerek olası 20'şer farklı tahmin modelleri içerisinden en düşük RMSE değerine sahip en iyi tahmin modelleri oluşturulmuştur. Veri grubuyla gerçekleştirilen optimal tahmin modellerinin başarısını değerlendirmek için R2, MSE, MAPE, RRMSE ve VK istatistiki performans göstergeleri kullanılmıştır. Uygulanan algoritmaların tahmin sonuçları ile gözlenen hisse senedi değerleri arasında istatistiksel açıdan anlamlı bir farklılığın olup olmadığını belirlemek için Wilcoxon işaretli sıralar testi uygulanmıştır. Araştırmada kullanılan algoritmaların istatistiki performans kriterlerine göre sıralama yapılması için CRITIC, CODAS, MAIRCA ve TOPSIS yöntemleri uygulanmıştır. Çalışma sonucunda PSO'nun ANT ve GA uygulamasına göre daha başarılı tahmin performansı gösterdiği ortaya çıkmıştır. Yatırımcılar ve analizciler açısından önerdiğimiz tahminleme modelinin hisse senedi fiyatının belirlenmesinde kullanılmasının uygun olabileceği görülmüştür. Anahtar kelimeler: Hisse senedi fiyat tahmini, parçacık sürü optimizasyonu, karınca koloni algoritması, genetik algoritma.
Bayesyen zaman serilerinin teorik açıdan irdelenmesi ve örnek bir uygulama
Zaman serisi analizleri geleceğe yönelik tahmin konularında yaygın olarak kullanılmaktadır. Bayesyen zaman serisi analizlerinin kullanımı ise simülasyon yöntemlerinin gelişimi ve bilgisayar tabanlı programların yaygınlaşması ile her geçen gün daha da artmaktadır. Bu çalışmada da gelecek döneme ait elektrikli otomobil satış rakamlarının bayesyen zaman serisiyle tahmini incelenmiştir. Bu amaçla 2016 Ocak- 2021 Aralık ayları arasındaki 72 aylık döneme ait elektrikli otomobil satış rakamları verileri kullanılarak bayesyen zaman serisi analizi gerçekleştirilmiş ve 2023 yılına ait elektrikli otomobil satış rakamları tahmini yapılmıştır. Ayrıca otomobil pazarının durumu hakkında bilgi sahibi olmak adına genel pazardaki otomobil satışlarının tahmini ve elektrikli otomobillerin genel pazarın yüzde kaçlık bir dilimini oluşturacağının tahmini de bayesyen zaman serisi kullanılarak yapılmıştır. Tüm bu yapılan tahminlerin başarısının anlaşılabilmesi için bayesyen yöntemle yapılan tahminler klasik yöntemle yapılan tahminlerle kıyaslanmıştır. Çalışmanın bayesyen zaman serisi analizi için uygun kod yapısı oluşturulmuş ve bu kod yapısı kullanılarak R programında analiz gerçekleştirilmiştir. Zaman serisi analizi ise EViews programında gerçekleştirilmiştir. Tahmin sonuçlarının başarısının tespiti için hata kareler ortalamasının karekökü değerlerine bakılmış ve en küçük değeri veren sonuçlar bayesyen zaman serisi analizi sonucu elde edilen sonuçlar olarak tespit edilmiştir. Geleceğe yönelik tahminler yapılırken minimum hata veren tahmin yöntemlerinin kullanılması hem tahmin sonuçlarının başarısı hem de geleceğe yönelik planlama yapılması adına çok önemlidir. Bu çalışma ile bayesyen zaman serisi analizinin geleceğe yönelik tahmin yapılması için uygun ve etkili bir yöntem olduğu ortaya konulmuştur.
A feature engineering approach to predicting player performance in basketball
Recent advancements in sports analytics have found many fields of applications in basketball. Player performance prediction is one of the main goals of basketball analytics because of the potential implications for both teams and fans. This study aims to create a predictive modeling approach that is designed for accurately estimating the performances of basketball players while addressing the main issues in basketball statistics. Euroleague, the highest level of European basketball club competition, is selected to conduct our study. The data set used in this study contains 720 regular- season games from 2016-2017, 2017-2018, 2018-2019 Euroleague seasons. During these seasons, a total of 15368 records obtained from performances of 464 individual athletes. In order to create models for predicting performances of basketball players, we followed a structured data mining process. Most predictive models in the literature have relied on offensive statistics because of the scarcity of statistics that are related to defense. However, this study addresses the need for defensive metrics in player performance prediction, so far lacking in the literature. We developed a methodology and proposed a feature engineering approach to create data-driven defensive metrics. Our results demonstrate that the most significant boost in both R-squared and rmse values have been achieved after adding position-based defensive metrics.
Effects of working memory and language proficiency on second language predictive inference generation: An eye-movement study
In this study, the effects of language proficiency and working memory capacity on predictive inference generation during reading in a second language (L2) were investigated by analysing L2 readers' early and late eye-movements while they were reading predictive or neutral passages. The results suggested that while L2 readers can make predictive inferences on-line during reading regardless of their proficiency level or working memory (WM) capacity, these two factors and their interaction determine the time course of inference generation through different mechanisms. While WM capacity facilitates referent-antecedent resolution and readers with higher WM capacity can benefit para-foveal processing more, proficiency increases reading speed and makes lower level processes less resource consuming. As a result, high WM readers showed facilitation effects of prediction even before they encounter the to-be-predicted word, especially when the pre-target required referent-antecedent association. On the other hand, while high language proficiency readers can show the effect of prediction during early processing of the target word, low proficiency readers can show facilitation during late processing of pre-target word. During the late-processing of pre-target word, WM and language proficiency will have an interaction effect due to differences in mechanisms through which they contribute to predictive inference generation. Although all groups of readers showed facilitation effects relatively early, the greatest facilitation emerged during late processing of the sentence final word, where sentence wrap-up processes take place. This is in line with L1 studies and its implications for L2 reading were discussed.