Yüksek LisansAçık Erişim

Döviz kuru, altın fiyatları ve borsa getirileri yönünün yapay sinir ağları ve yüksek dereceden markov zincirleri modelleri ile tahmini

2017
0 görüntülenme
0 i̇ndirme
Danışman: Prof. Dr. Süleyman Bilgin Kılıç

Özet (TR)

Bu çalışmada Borsa İstanbul 100 endeksi, USD/TRY döviz kuru ve Altın fiyatları getiri yönleri Yapay sinir ağları algoritması ve Yüksek dereceden Markov zincirleri birlikte kullanılarak tahmin edilmiştir. Yüksek dereceden Markov zincirlerinin geçiş olasılıkları her bir süreç için tahmin edilen Yapay sinir ağlarının tahmini değerlerden hesaplanmıştır. Hem Markov zincirleri hem Yapay sinir ağları tek başına Borsa, Döviz kuru ve altın piyasaları gibi tahmin edilmesi zor, değişkenliği fazla ve karmaşık yapıdaki piyasa verilerinin öngörüsünde kullanılan etkin tekniklerdir. Bu çalışmada Markov zincirleri ve Yapay sinir ağları algoritması birlikte kullanılarak hem daha güçlü tahmin sonuçlarına ulaşılmış hem de geçiş olasılıklardan elde edilen bir sonraki günün getiri tahminin güvenirliliği elde edilmiştir. Her bir süreç için dizayn edilen Yapay sinir ağı algoritmasının doğru sınıflama başarısı geçiş olasılıkları matrislerindeki elemanların güvenirliliğinin bir ölçütü olarak kullanılmıştır. Yapılan analizler sonucunda ikinci dereceden ve üçüncü dereceden Markov zincirleri modellerinden bir sonraki gününün getiri tahmini ile ilgili önemli bilgiler sağlanmıştır. Ayrıca analizler sonucunda üçüncü dereceden Markov zinciri sürecinin ikinci dereceden Markov zincirleri sürecinden daha fazla bilgi taşıdığı sonucuna da varılmıştır. Başka bir ifade ile genel olarak Borsa İstanbul, USD/TRY döviz kuru ve Altın piyasasında bir adım sonraki getiri son üç günün getirilerinden daha fazla bilgi taşımaktadır. Markov zincirinin derecesi düştükçe Yapay sinir ağı ve Markov zincirinin tahmin gücü de düşmektedir.

Yazar

Salih Çam

Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır

Salih Çam (Yüksek Lisans Tezi). Döviz kuru, altın fiyatları ve borsa getirileri yönünün yapay sinir ağları ve yüksek dereceden markov zincirleri modelleri ile tahmini, 2017, Çukurova University.

Lisans

Tüm Hakları Saklıdır

Bu eser belirtilen lisans koşulları altında paylaşılmaktadır.

Çukurova University tezlerinden daha fazlası