Zaman serisi modellemesinde yapay sinir ağlarının kullanımı ve bir uygulama

Bu tezde, zaman serisi modellemesinde yapay sinir ağlarının kullanımı incelenmiştir. Bu amaçla İstanbul Menkul Kıymetler Borsası (İMKB) Ulusal-100 endeksi bir zaman serisi olarak incelenmiştir. İlk olarak, bu zaman serisinin öngörüsü için Box-Jenkins modellerinden biri olan otoregresif entegre hareketli ortalama (ARIMA) modeli kullanılmıştır. En uygun model bulunduktan sonra öngörü yapılmıştır. İkinci olarak, yapay sinir ağları kullanılarak aynı zaman serisi için en uygun model bulunmuş ve öngörü yapılmıştır. Her iki yöntem için STATISTICA paket programı kullanılmış ve sonuçlar ortalama hata kare (MSE) performans ölçütü kullanılarak karşılaştırılmıştır. Sonunda yapay sinir ağları kullanılarak bulunan doğrusal sinir ağı ile yapılan öngörünün Box-Jenkins ARIMA modeli ile yapılan öngörüden daha iyi performansa sahip olduğu ifade edilmiştir.