Forecasting exchange rates using artificial neural networks

Abstract

Döviz piyasası, finansal piyasalar arasındaki en büyük ve en degisken piyasalardan biridir.Küreselleşmeyle birlikte döviz kuru hareketleri neredeyse her bireyi etkilemeye başladı ve kur hareketlerinin tahmini çok daha kirtik bir hale geldi. Ancak kur hareketleri birçok yüksek korelasyonlu ekonomik, politik ve hatta psikolojik faktörden etkilenir ve bu nedenle de tahmin edilebilmesi çok zordur.Bu tezde döviz kuru hareketlerinin modellemesi ve tahmini için yapay sinir aglarıkullanılacaktır.Yapay sinir aglarının neden seçildigi açıklanacak, ve USD/TRY paritesinin tahmini için bir model olusturulacaktır.Yapay sinir agları, hem dogrusal hem de dogrusal olmayan sistemleri modellemede kullanılabilmesi ve karmasık problemleri çözebilme yetenegi nedeniyle bu çalısma için oldukça uygun bir metod olusturmustur.

The foreign exchange market is one of the largest and most volatile of the financial markets.As the world globalized, the movement of exchange rates started to affect almost every individual and it became very critical to conjecture the route of the rates. But foreign exchange rates are affected by many highly correlated economical, political and even psychological factors, and it is therefore very difficult to forecast the changes in exchange rate movements.In this thesis, artificial neural networks is chosen in order to forecast the exchange rates.The reasons for choosing this model are explained, and a model is built to forecast the USD/TRY rate.As the neural networks can be used to model both linear and non-linear relationships in data, and can approximate complex functional relationships, it was an accurate tool to work with.