Çoklu lojistik regresyon ve k-en yakın komşu yöntemleri ile BİST 100 endeks getiri yönünün tahmini

Bu çalışmada, BIST100 endeks getirilerinin yukarı/aşağı hareket yönünün; veri madenciliğinde kullanılan sınıflandırmaya dayalı yöntemler yardımıyla tahmin edilmesi üzerinde çalışılmıştır. Veri analizinde kullanılan değişkenler olarak; hacim, birinci günden beşinci güne kadar önceki işlem gününün getirileri, finansal göstergelerin getirileri, borsa endekslerinin getirileri ve döviz kurlarının getirileri yer almaktadır. Çalışmada, belirli bir günde BIST100 endeks getirilerinin yükselip yükselmeyeceği ya da düşeceği tahmin edilmektedir. Borsanın yukarı/aşağı hareket yönünü tahmin etmek için, iki kategorili lojistik regresyon ve K-en yakın komşu algoritması uygulanmıştır. Her iki uygulanan yöntem birbiri ile karşılaştırarak hangisinin tahmin etmedeki performansının daha yüksek olduğu irdelenmiştir. BIST100 verisi üzerinde gerçekleştirilen analiz sonuçları, iki kategorili lojistik regresyon yönteminin daha başarılı tahminler yapabildiğini göstermektedir.