Sınıflandırma ve Regresyon Ağaçları (CART) algoritması: Borsa İstanbul üzerine bir uygulama

Abstract

Bu çalışmanın amacı; sınıflandırma ve regresyon ağaçları (CART algoritması) çatısı altındaki gini, twoing ve en küçük kareli sapma dallanma ölçütleri kullanılarak, gelişmiş ülkelerin (G7 ülkeleri) borsa endekslerinin BİST100 endeksinin haftalık getiri beklentileri üzerindeki etkilerini tespit etmektir. Geleneksel zaman serisi yöntemleri kullanımında verilerin tamamını kapsayan yorumlar yapılmasına karşın parametrik olmayan bu yöntem vasıtasıyla veriler kendi içlerinde homojen gruplara ayrıştırıldığı için daha spesifik tespitler gerçekleştirilebilmektedir. Elde edilen tespitler doğrultusunda Borsa İstanbul üzerinde etkisi olan gelişmiş ülkelerin borsa endekslerinin farklı açılardan değerlendirilmesi yapılmış ve yine borsa endekslerinin birbirleri ile olan etkileşimleri tespit edilerek Borsa İstanbul'un değişim yönü tespit edilmiştir. Elde edilen sonuçlar yardımıyla yatırımcılara tavsiyeler sunulmuştur.02.01.2000-23.05.2021 tarihleri arasındaki haftalık verilerin kullanıldığı çalışmada BİST100 endeksinin getiri beklentisi üzerinde en çok etkiye sahip borsa endeksinin Almanya'ya ait DAX borsa endeksi olduğu ayrıca Fransa ve Amerika Birleşik Devletleri ülkelerine ait borsa endekslerinin de yüksek düzeyde etkili olduğu tespit edilmiştir. Bununla birlikte İngiltere ve Kanada ülkelerine ait borsa endekslerinin orta düzeyde etkili olduğu, İtalya ve Japonya ülkelerine ait borsa endekslerinin ise nispeten daha az düzeyde etkili olduğu tespit edilmiştir. Gini, twoing ve en küçük kareli sapma dallanma ölçütleri yardımıyla oluşturulan modellerin yüksek performans gösterdiği çalışmada, yatırımcılar karar ağacı diyagramlarını inceleyip, ilgili borsa endekslerinin kesim noktalarını dikkate alarak Borsa İstanbul'a yapılacak yatırımla ilgili risklerini azaltabilir ve ortalama kazançlarını artırabilirler.

The aim of this study; To determine the effects of stock market indices of developed countries (G7 countries) on weekly return expectations of BİST100 by using gini, twoing and least squared deviation splitting criterias under classification and regression trees (CART algorithm). Although interpretations covering the whole of the data are made in the use of traditional time series methods, more specific determinations can be made since the data are separated into homogeneous groups with this non-parametric method. In line with the findings obtained, the stock market indices of developed countries that have an impact on Borsa İstanbul were evaluated from different perspectives, and the change direction of Borsa İstanbul was determined by determining the interactions of the stock market indices with each other. With the help of the obtained results additional information was presented to the investors.In the study, in which weekly data between 02.01.2000 and 23.05.2021 were used, it was found that the stock market index that had the most impact on BİST100's return expectation was the German DAX stock market index, and the stock market indices of France and the United States of America were also detected highly effective. On the other hand, it has been determined that the stock market indices of England and Canada are moderately effective, while the stock market indices of Italy and Japan are relatively less effective. In the study, in which the models created with the help of gini, twoing and least squared deviation splitting criterias show high performance, investors can reduce the risks and increase the average earnings related to the investment to be made in Borsa Istanbul by examining the decision tree diagrams and taking into account the cut-off points of the relevant stock market indices.