Prediction of IMKB sector indices by using artificial neural networks
dc.contributor.advisor | Kutlu Bayraktar, Birgül | |
dc.contributor.author | Çevik, Ömer Faruk | |
dc.date.accessioned | 2020-12-21T13:20:15Z | |
dc.date.available | 2020-12-21T13:20:15Z | |
dc.date.submitted | 2010 | |
dc.date.issued | 2018-08-06 | |
dc.identifier.uri | https://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/324286 | |
dc.description.abstract | Hisse senedi piyasaları tahmini yapmak doğru yatırım kararlarının verilmesinde önemli bir yere sahiptir. Doğru yatırım tercihi yapıldığında yatırımcılar borsa yatırımlarından kısa zamanda yüksek oranda kazanç sağlayabilmekte veya yine kısa zamanda yüksek oranlarda kayıp yaşayabilmektedirler. Borsa tahminleri çalışmaları yıllardır araştırmacılar tarafından gerçekleştirilmektedir. Bugün yine birçok borsa konusu akademisyenler tarafından araştırılmaktadır çünkü borsanın yönünü belirleyen etmenler sürekli olarak değişmekte ve yapılan çalışmaların hiçbiri borsa ile ilgili gerçeğe yakın tahminde bulunmakta zorlanmaktadır.Akademisyenler tarafından, borsada yüksek kazanç getirebilecek hisselerden portföy yapılması, borsa artma veya azalma yönünün belirlenmesi, hisse senetleri veya endeksler için alış-satış noktalarının belirlenmesi ve ekonomik krizlerin tahminlemesinde bulunulması gibi alanlar ile ilgili bir çok çalışma gerçekleştirilmiştir.Bu çalışmanın amacı İstanbul Menkul Kıymetler Borsası'nda (IMKB) bulunan alt endeksler olan XTRZM ? Turizm şirketleri endeksi, XKMY ? Kimya şirketleri endeksi gibi endekslerin tahminlemesini yapmaktır. Endeksleri oluşturan hisselerin tarihsel verisi yapay sinir ağlarında kullanılarak endeksler için tahmin üretilecektir. Sektör endeksleri içerisinden yükseliş veya düşüş eğilimindeki sektörlerin bulunması çalışmaları gerçekleştirilecektir. | |
dc.description.abstract | Stock market predictions play an important role for making right investment decisions. Investors can gain very high returns in short time in stock exchanges if correct stocks are chosen or they can lose their earning. Researchers are interested in stock markets for decades. Today, stock market topics are still examined by many scholars, since the factors determining the market conditions are changing continuously and none of the studies provide a complete and accurate solution for stock exchange direction.Academicians build many studies for modeling stock market behaviors and making different type of predictions such as selecting stocks with high rate of returns for portfolios, determining buy-sell point for indices or stocks, simulating economical crises time for providing alarm signals if crisis situations are likely, providing up or down signals for indices and etcetera.This study?s aim is to analyze the behaviors of sector indices of Istanbul Stock Exchange like XTRZM (Tourism companies), XKMY (Chemical companies) and make prediction for those sub-indices instead of making predictions for overall İstanbul Menkul Kıymetler Borsası (IMKB) index. Artificial neural network approach which uses past data of sub-indices will be used to predict sector indices of IMKB. Stocks which constitute the sector index will be found and the stocks? past data will be analyzed by artificial neural network approach. | en_US |
dc.language | English | |
dc.language.iso | en | |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
dc.rights | Attribution 4.0 United States | tr_TR |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | |
dc.subject | İşletme | tr_TR |
dc.subject | Business Administration | en_US |
dc.title | Prediction of IMKB sector indices by using artificial neural networks | |
dc.title.alternative | İMKB sektör endekslerinin yapay sinir ağları ile tahmin edilmesi | |
dc.type | masterThesis | |
dc.date.updated | 2018-08-06 | |
dc.contributor.department | Yönetim Bilişim Sistemleri Anabilim Dalı | |
dc.subject.ytm | Index | |
dc.subject.ytm | Sectoral analysis | |
dc.subject.ytm | Estimation | |
dc.subject.ytm | Estimators | |
dc.subject.ytm | Artificial neural networks | |
dc.subject.ytm | Stock exchange | |
dc.subject.ytm | Stocks | |
dc.subject.ytm | Sectoral dispersion | |
dc.subject.ytm | İstanbul Stock Exchange | |
dc.identifier.yokid | 378426 | |
dc.publisher.institute | Sosyal Bilimler Enstitüsü | |
dc.publisher.university | BOĞAZİÇİ ÜNİVERSİTESİ | |
dc.identifier.thesisid | 271100 | |
dc.description.pages | 138 | |
dc.publisher.discipline | Bilişim Bilim Dalı |