Prediction of İstanbul securities exchange composite index

Abstract

ÖZET ISTANBUL MENKUL KIYMETLER BORSASI BİLEŞİK ENDEKSİNİN BELİRLENMESİ Murat Timur Yüksek Lisans Tezi, İşletme Enstitüsü Tez Yöneticisi : AsistProf. Gülnur Muradoğlu Eylül, 1993 Bu çalışma, İstanbul Menkul Kıymetler Borsası Bileşik Endeksini belirlemek için geliştirilen ve İçice Genellenen örnekler metodunu kullanan bir yazılımı sunmaktadır. Sıkça kullanılan parasal değişkenlerin eski değerlerinin yansıttığı bilgi, hisse senetlerinin geürüerinin belirlenmesinde kullanılmıştır. Bileşik Endeksin günlük getirişini belirlemek için Amerikan Dolan ve Alman Markının Merkez Bankası efektif satış değerleri, Türkiye Cumhuriyet Altım ve bir ons aranın İstanbul Tahtakale kapanış satış değeri, Ticari Bankaların (İş Bankası, Akbank, Yapı Kredi Bankası, ve T.C. Ziraat Bankası) 3 aylık ortalama faiz oram ve 3 aylık Devlet Bonosu faiz oranlan kullanılmıştır. Değişkenlerin, bileşik endeks üzerindeki tahmin gücünü öğrenmek ve uygun kurallan çıkartmak için, belirlemenin yapıldığı tarihten önceki veriler kullanılmıştır. Çıkan sonuçlar da göstermiştirki değişkenlerin eski değerlerinin yansıttığı bilgi, İstanbul Menkul Kıymetler Borsası bileşik endeksi üzerinde önemli etkilere sahiptir. Anahtar Sözcükler : İstanbul Menkul Kıymetler Borsası, İçice Genellenen Örnekler. ııı

ABSTRACT PREDICTION OF ISTANBUL SECURITIES EXCHANGE COMPOSITE INDEX Murat Timur Master of Business Administration Supervisor: AssistProf. Gülnur Muradoğlu September, 1993 This study presents a software developed by using Nested Generalized Exemplars, for predicting Istanbul Securities Exchange Composite Index. Information reflected in the past values of frequently used monetary variables are used to predict stock returns. Daily returns of the composite index are predicted by using: Central Bank effective selling price of US Dollar and Deutsche Mark, Istanbul Tahtakale closing selling price of Turkish Republic gold coin and one ounce of gold, Commercial Banks (İş Bank, Akbank, Yapı Kredi Bank, and Ziraat Bank) 3-month average deposit rate and 3-month Government bond interest rates. Data prior to the dates on which the predictions are made are used to learn the forecasting power of variables on composite index and to generate the appropriate rules. The results reveal that the information reflected in the past prices of the variables have significant effects on the ISE composite index. Keywords: Istanbul Securities Exchange (ISE), Nested Generalized Exemplars (NGE).