Forecasting the İstanbul Stock Exchange composite index
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
öz İstanbul menkul kıymetler borsası bileşik endeksin tahmin edilmesi Besler, Batuhan Yüksek Lisans, İşletme Bölümü Tez Yöneticisi: Doç. Dr. İsmail Erdem Temmuz 1995, 71 sayfa Bilindiği gibi, öngörü metodlar para piyasalarında sıkça kullanılmaktadır. Finans bölümlerinin başındaki yöneticiler, yatırım kurumları ve bireysel yatırımcılar piyasaları yalandan takip etmek zorundadırlar. `Neler olduğundan ve neler olabileceğinden` haberdar olmalıdırlar. Menkul Kıymetler Borsasının, para piyasalarında önemli bir yeri olduğu için, yalandan ve dikkatli bir şekilde izlenmesi gereklidir. Bu amaçtan yola çıkarak, genel bir literatür araştırması yapılmış ve mevcut zaman serisi üzerinde birtakım, makul öngörü metodlar denenmiştir. Sonuç olarak, ARIMA (p,d,q) modelinin uygun sekile dönüştürülmüş İstanbul Menkul Kıymetler Borsası (IMKB) günlük bileşik endeks değerlerine en iyi uyan model olduğu görülmüştür. Anahtar Kelimeler: Bileşik Endeks, Öngörü, ARIMA (p,d,q), Zaman Serisi Bilim Kodu: 215.01.02 iv ABSTRACT FORECASTING THE ISTANBUL STOCK EXCHANGE COMPOSITE INDEX Besler, Batuhan M.B.A., Department of Management Supervisor: Assoc. Prof. Ismail Erdem July 1995, 71 pages Forecasting methods are used in capital markets quite frequently. Managers of finance departments and investment institutions and individual investors have to follow the markets closely. They are in need of knowing `what is happening and what will happen` in the markets. Since the stock market has a great importance in money markets, it has to be monitored closely and carefully. With the objective in mind, a thorough literature survey is carried out and some plausible forecasting methods are tried on the existing time series. At the end, an ARIMA (p,d,q) type model is found to be one of the best fitting model on the properly transformed Istanbul Stock Exchange (ISE) daily closing indexes. Key Words: Composite Index, Forecasting, ARIMA (p,d,q), Time Series Science Code: 215.01.02 111
Collections