Show simple item record

dc.contributor.advisorKutlu Bayraktar, Birgül
dc.contributor.authorÇevik, Ömer Faruk
dc.date.accessioned2020-12-21T13:20:15Z
dc.date.available2020-12-21T13:20:15Z
dc.date.submitted2010
dc.date.issued2018-08-06
dc.identifier.urihttps://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/324286
dc.description.abstractHisse 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.abstractStock 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.languageEnglish
dc.language.isoen
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsAttribution 4.0 United Statestr_TR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectİşletmetr_TR
dc.subjectBusiness Administrationen_US
dc.titlePrediction of IMKB sector indices by using artificial neural networks
dc.title.alternativeİMKB sektör endekslerinin yapay sinir ağları ile tahmin edilmesi
dc.typemasterThesis
dc.date.updated2018-08-06
dc.contributor.departmentYönetim Bilişim Sistemleri Anabilim Dalı
dc.subject.ytmIndex
dc.subject.ytmSectoral analysis
dc.subject.ytmEstimation
dc.subject.ytmEstimators
dc.subject.ytmArtificial neural networks
dc.subject.ytmStock exchange
dc.subject.ytmStocks
dc.subject.ytmSectoral dispersion
dc.subject.ytmİstanbul Stock Exchange
dc.identifier.yokid378426
dc.publisher.instituteSosyal Bilimler Enstitüsü
dc.publisher.universityBOĞAZİÇİ ÜNİVERSİTESİ
dc.identifier.thesisid271100
dc.description.pages138
dc.publisher.disciplineBilişim Bilim Dalı


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/openAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess