Yazar "Özcan, Kübra Akyol" seçeneğine göre listele
Listeleniyor 1 - 10 / 10
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
Öğe Borsa Endeksi Yönünün Makine Öğrenmesi Yöntemleri ile Tahmini: BIST 100 Örneği(2023) Özcan, Kübra AkyolBorsa endeksleri ve menkul kıymetler için yön (artış veya azalış) tahmininde bulunmak yatırımcıların ve araştırmacıların uzun zamandır dikkatini çekmektedir. Geçmiş verilerle gelecek veriler arasındaki bağlantının kurulması bu tahmini zorlaştırmaktadır. Söz konusu bağlantı ekonometrik modeller veya yapay zekâ modelleri yardımıyla kurulmaktadır. Yapay zekâ modelleri ekonometrik modeller gibi katı varsayımlar gerektirmez, nitel ve nicel verileri kullanabilir. Bu çalışmada Ocak 2002 - Eylül 2022 tarihleri arasında aylık ortalama BIST 100 endeks değerleri alınarak, bir önceki aya göre artış gerçekleşen durumlar için “1”, azalış gerçekleşen durumlar için “0” şeklinde iki gruplu bir bağımlı değişken oluşturulmuştur. BIST 100, S&P 500, CAC40, FTSE10, NIKKEI225DAX, SHANGAICOMP, ONSUSD, USDTRY, VIX ve REPO değişkenlerinin 1. ve 2. gecikmeli değerleri bağımsız değişken olarak alınmıştır. Uygulamada BIST 100 endeksi için yön tahmininde Lojistik Regresyon Analizi (LR), Lineer Diskriminant Analizi (LDA), Naive Bayes Algoritması (NB), Rastgele orman Algoritması (RF), K-En Yakın Komşu Algoritması (KNN), Sınıflandırma ve Regresyon Ağacı Algoritması (CART), Yapay Sinir Ağları (NNET), Gauss Çekirdek Fonksiyonu ile Destek Vektör Makineleri (SVM-RBF), Polinomiyal Çekirdek Fonksiyonu ile Destek Vektör Makineleri (SVM-POLY) olmak üzere toplam dokuz farklı makine öğrenme metodu kullanılmıştır. Sonuç olarak lineer yöntemlerin daha başarılı tahmin sonuçları ürettiği görülmektedir.Öğe COMPARION OF EFFECTIVENESS OF DEPOSITS BANK OF TURKEY WITH DATA ENVELOPMENT ANALYSIS(Atatürk Üniversitesi, 2018) Özcan, Kübra Akyol; Oktay, ErkanEffective banking industry operations which have an important place in the financial system, is very important for the development of the country's economy. Although the economic crisis in 2000 had affected the Turkish banking sector, , it has a strong structure today, thanks to regulatory measures from the Turkish government. This study deals with the effectiveness of the Turkish banking sector. We compared and analyzed the data for the period 2012-2016. In the study the effectiveness of a total of 23 deposit banks were measured by the input-oriented Data Envelopment Analysis (DEA) method under the fixed return (CCR) and variable return on scale (BCC) assumptions. This study finds 11 banks were effective – two public, two private, and and seven foreign capital.Öğe KONUT FİYAT ENDEKSİ BELİRLEYİCİLERİ ÜZERİNE BİR ARAŞTIRMA: ASİMETRİK EŞ BÜTÜNLEŞME ANALİZİ(2023) Özcan, Kübra AkyolBarınma yaşamın temel ihtiyaçlarının başında yer almaktadır. Bu nedenle hane halkı, yatırımcılar, politika yapıcılar ve akademisyenler tarafından konut fiyatları ve bu fiyatları etkileyen değişkenler araştırılmaktadır. Ayrıca konut fiyatlarında yaşanan ani değişimlerde kamuoyunun dikkatini bu yöne çekmiştir. Çalışmanın amacı dolar, konut kredisi faiz oranı ve TÜFE değişkenlerinin konut fiyat endeksi üzerindeki etkisini incelemektir. Çalışmada Konut Fiyat Endeksi (KFE) ile Tüketici Fiyat Endeksi (TÜFE), Konut Kredisi Faiz Oranı (KKFO) ve ABD Doları ilişkisi 2010:01-2019:12 arası aylık verilerle analiz edilmiştir. Değişkenler arasındaki ilişkinin analizi için ARDL ve NARDL yöntemlerinden faydalanılmıştır. Uzun dönem katsayıları incelendiğinde; KKFO pozitif şoklarının KFE üzerinde pozitif ve KKFO negatif şoklarının ise KFE üzerinde negatif yönde bir etkisi olduğu görülmektedir. Ayrıca TÜFE pozitif şoklarının konut fiyat endeksi üzerinde negatif ve TÜFE negatif şoklarının ise konut fiyat endeksi üzerinde pozitif yönde bir etkisi olduğu saptanmıştır. TÜFE negatif şoklarının KFE üzerinde pozitif yönde bir etkisi söz konusudur. ABD dolarının pozitif ve negatif şoklarının KFE üzerinde istatistiksel olarak anlamlı bir etkisinin olmadığı görülmektedir. Kısa dönemde de KFO ve TÜFE değişkenlerinin KFE üzerinde istatistiksel olarak anlamlı etkisinin olduğu, ABD dolarının istatistiksel olarak anlamlı etkilerinin saptanamadığı görülmektedir. Çalışmada elde edilen analiz sonuçlarına göre ülkemizde konut yatırımı ile ilgilenenlerin TÜFE ve konut kredi faiz oranlarını takip etmeleri yatırım başarısı açısından önemlidir.Öğe KONUT FİYAT ENDEKSİ BELİRLEYİCİLERİ ÜZERİNE BİR ARAŞTIRMA: ASİMETRİK EŞ BÜTÜNLEŞME ANALİZİ(2023) Özcan, Kübra AkyolBarınma yaşamın temel ihtiyaçlarının başında yer almaktadır. Bu nedenle hane halkı, yatırımcılar, politika yapıcılar ve akademisyenler tarafından konut fiyatları ve bu fiyatları etkileyen değişkenler araştırılmaktadır. Ayrıca konut fiyatlarında yaşanan ani değişimlerde kamuoyunun dikkatini bu yöne çekmiştir. Çalışmanın amacı dolar, konut kredisi faiz oranı ve TÜFE değişkenlerinin konut fiyat endeksi üzerindeki etkisini incelemektir. Çalışmada Konut Fiyat Endeksi (KFE) ile Tüketici Fiyat Endeksi (TÜFE), Konut Kredisi Faiz Oranı (KKFO) ve ABD Doları ilişkisi 2010:01-2019:12 arası aylık verilerle analiz edilmiştir. Değişkenler arasındaki ilişkinin analizi için ARDL ve NARDL yöntemlerinden faydalanılmıştır. Uzun dönem katsayıları incelendiğinde; KKFO pozitif şoklarının KFE üzerinde pozitif ve KKFO negatif şoklarının ise KFE üzerinde negatif yönde bir etkisi olduğu görülmektedir. Ayrıca TÜFE pozitif şoklarının konut fiyat endeksi üzerinde negatif ve TÜFE negatif şoklarının ise konut fiyat endeksi üzerinde pozitif yönde bir etkisi olduğu saptanmıştır. TÜFE negatif şoklarının KFE üzerinde pozitif yönde bir etkisi söz konusudur. ABD dolarının pozitif ve negatif şoklarının KFE üzerinde istatistiksel olarak anlamlı bir etkisinin olmadığı görülmektedir. Kısa dönemde de KFO ve TÜFE değişkenlerinin KFE üzerinde istatistiksel olarak anlamlı etkisinin olduğu, ABD dolarının istatistiksel olarak anlamlı etkilerinin saptanamadığı görülmektedir. Çalışmada elde edilen analiz sonuçlarına göre ülkemizde konut yatırımı ile ilgilenenlerin TÜFE ve konut kredi faiz oranlarını takip etmeleri yatırım başarısı açısından önemlidir.Öğe Nato Üyesi Ülkelerde Askeri Harcamaya Büyüme ve Nüfusun Etkisi: Panel Ardl Testi(2023) Özcan, Kübra AkyolEkonomik büyümenin askeri harcamalar üzerindeki etkisi ve bu iki değişken arasındaki ilişki uzun zamandır üzerinde çok sayıda araştırmanın yapıldığı bir konudur. Özellikle soğuk savaşın sona ermesi ve Sovyetler Birliği’nin dağılması ile birlikte NATO’yu oluşturan ülkelerin askeri harcamalarının durumu daha da ilgi çekici hale gelmiştir. Stockholm Uluslararası Barış Araştırma Enstitüsü’nün (SIPRI) verilerine göre 2021 yılı askeri harcamaları 2.113 milyar ABD doları olarak gerçekleşmiştir. Bu rakam 1994 yılından beri artış göstermektedir. Askeri harcamalar ile ekonomik büyüme ve ülke nüfusu arasındaki ilişki son yıllarda hem politika yapıcılar hem de araştırmacılar tarafından ciddi olarak incelenmektedir. Askeri harcamaların ekonomiye hem olumlu hem de olumsuz katkıları vardır. Kamu harcamaları içinde önemli bir paya sahip olan askeri harcamalar büyümeyi canlandırma potansiyeline sahiptir. Diğer taraftan büyümede ve nüfusta yaşanacak artışların da askeri harcamaları etkilemesi doğaldır. Çalışmada Askeri Harcamalar (ME), Gayri Safi Yurt İçi Hasıla (GDP) ve Nüfus (POP) değişkenlerine ait gözlemler 26 NATO ülkesi için 1997 ile 2021 yılları arasında 25 yıllık olarak toplanarak 650 adet gözlem içeren dengeli bir panel veri seti oluşturulmuştur. Çalışmada sırasıyla yatay kesit bağımlılık, birim kök, ARDL ve hata düzeltme testleri yapılmıştır. Değişkenlerin tamamının düzeyde durağan olmadığı ve farklı derecede tümleşik seriler olduğu görüldüğünden araştırma modelinin tahmininde farklı mertebede durağan değişkenler arasındaki ilişkileri incelemeye olanak sağlayan Panel ARDL modelinden faydalanılmasına karar verilmiştir. ARDL modeli için hesaplanan katsayılar birlikte değerlendirildiğinde Ülke Gayri Safi Yurt İçi Hasıla değerlerinin Ülke Askeri Harcamaları üzerinde kısa ve uzun dönemde pozitif etkilerinin saptandığı, ülke nüfusunun ise kısa dönemde anlamlı bir etkisinin görülmediği fakat uzun dönemde pozitif bir etkisinin olduğu söylenebilir.Öğe Nato Üyesi Ülkelerde Askeri Harcamaya Büyüme ve Nüfusun Etkisi: Panel Ardl Testi(2023) Özcan, Kübra AkyolEkonomik büyümenin askeri harcamalar üzerindeki etkisi ve bu iki değişken arasındaki ilişki uzun zamandır üzerinde çok sayıda araştırmanın yapıldığı bir konudur. Özellikle soğuk savaşın sona ermesi ve Sovyetler Birliği’nin dağılması ile birlikte NATO’yu oluşturan ülkelerin askeri harcamalarının durumu daha da ilgi çekici hale gelmiştir. Stockholm Uluslararası Barış Araştırma Enstitüsü’nün (SIPRI) verilerine göre 2021 yılı askeri harcamaları 2.113 milyar ABD doları olarak gerçekleşmiştir. Bu rakam 1994 yılından beri artış göstermektedir. Askeri harcamalar ile ekonomik büyüme ve ülke nüfusu arasındaki ilişki son yıllarda hem politika yapıcılar hem de araştırmacılar tarafından ciddi olarak incelenmektedir. Askeri harcamaların ekonomiye hem olumlu hem de olumsuz katkıları vardır. Kamu harcamaları içinde önemli bir paya sahip olan askeri harcamalar büyümeyi canlandırma potansiyeline sahiptir. Diğer taraftan büyümede ve nüfusta yaşanacak artışların da askeri harcamaları etkilemesi doğaldır. Çalışmada Askeri Harcamalar (ME), Gayri Safi Yurt İçi Hasıla (GDP) ve Nüfus (POP) değişkenlerine ait gözlemler 26 NATO ülkesi için 1997 ile 2021 yılları arasında 25 yıllık olarak toplanarak 650 adet gözlem içeren dengeli bir panel veri seti oluşturulmuştur. Çalışmada sırasıyla yatay kesit bağımlılık, birim kök, ARDL ve hata düzeltme testleri yapılmıştır. Değişkenlerin tamamının düzeyde durağan olmadığı ve farklı derecede tümleşik seriler olduğu görüldüğünden araştırma modelinin tahmininde farklı mertebede durağan değişkenler arasındaki ilişkileri incelemeye olanak sağlayan Panel ARDL modelinden faydalanılmasına karar verilmiştir. ARDL modeli için hesaplanan katsayılar birlikte değerlendirildiğinde Ülke Gayri Safi Yurt İçi Hasıla değerlerinin Ülke Askeri Harcamaları üzerinde kısa ve uzun dönemde pozitif etkilerinin saptandığı, ülke nüfusunun ise kısa dönemde anlamlı bir etkisinin görülmediği fakat uzun dönemde pozitif bir etkisinin olduğu söylenebilir.Öğe Prediction of Stock Market Index Direction with Machine Learning Methods: Sample of BIST(Gumushane University, 2023) Özcan, Kübra AkyolPredicting the direction (increase or decrease) of stock market indexes and stock prices has long attracted the attention of investors and researchers. Establishing a connection between the past and future data makes this prediction difficult. The mentioned connection is established through econometric or neural network models. Neural network models do not require strict assumptions like econometric models and can utilize qualitative and quantitative data. In this study, monthly average BIST 100 index values were taken between January 2002 and September 2022, and a two-group dependent variable was formed as "1" for cases with an increase compared to the previous month and "0" for cases with a decrease. The 1st and 2nd lagged values of BIST 100, S&P 500, CAC40, FTSE10, NIKKEI225DAX, SHANGAICOMP, ONSUSD, USDTRY, VIX and REPO variables were taken as independent variables. A total of nine different machine learning methods which are Logistic Regression Analysis (LR), Linear Discriminant Analysis (LDA), Naive Bayes Algorithm (NB), Random Forests Algorithm (RF), K-Nearest Neighborhood Algorithm (KNN), Classification and Regression Trees Algorithm (CART), Artificial Neural Networks (NNET), Support Vector Machines with Radial Basis Function (SVM-RBF), Support Vector Machines with Polynomial Kernel Function (SVM-POLY) were used for direction prediction for BIST 100 index in practice. In conclusion, it is observed that linear methods produce more successful estimation results.Öğe Ülkelerin İnsani Gelişmişlik Sınıflamalarının UTADIS Yaklaşımı Aracılığıyla Yeniden Hesaplanması ve Değerlendirilmesi(2020) Özcan, Kübra Akyol; Oktay, ErkanÜlkelerin gelişmişlik düzeyini tek başına milli gelirdeki artışla açıklamanın mümkünolmadığını ileri süren Amartya Sen tarafından geliştirilen İnsani Gelişmişlik İndeksi, hesaplamayasağlık, eğitim ve gelir bileşenlerini de dahil etmektedir. Birleşmiş Milletler Kalkınma Programı(UNDP) tarafından ilk kez 1990 yılında hazırlanan İnsani Gelişmişlik Raporları ile sunulmayabaşlanan ülkelerin İnsani Gelişmişlik İndeksi değerleri; Doğumda Yaşam Beklentisi”, “BeklenenOkullaşma Yılı”, “Ortalama Okullaşma Yılı” ve “Kişi Başına Düşen Gayri Safi Milli Gelir” olmaküzere dört kriter kullanılarak ölçülmektedir.Çalışmada, ülkeleri gelişmişlik düzeylerine göre sınıflandırmak için yukarıda belirtilen dörtkritere dayalı ve 188 alternatiften oluşan bir model sunulmuştur. UTADIS tekniği sıralısınıflandırma problemlerinde başarılı bir şekilde kullanıldığı için ülkelerin doğru gruplamasının buteknikle tespit edilmesi hedeflenmiştir. Çalışma literatürde az bir uygulama alanına sahip UTADIStekniğinin ülkelerin İnsani Gelişmişlik İndeksi değerlerine uygulanması açısından bir ilki temsiletmektedir. Uygulanan UTADIS modeli ile 188 alternatifin 111’i UNDP’nin yaptığı gruplama ileaynı sınıflandırılırken, 77’si farklı bir grupta sınıflandırılmıştır. UTADIS analizi sonuçlarına görebirçok ülkenin sınıflandırmasının güncellenmesi gerektiği gözlemlenmiştir.Öğe Varlık Fiyat Balonları ve BIST 100 Volatilitesine Etkisi(2023) Karcıoğlu, Reşat; Özcan, Kübra AkyolGünümüzde ekonomilerin, işletmelerin başarılı ve sürdürülebilir bir şekilde büyümesi için sermaye piyasaları önem arz etmektedir. USD, Euro, Bitcoin ve mevduat faizi alternatif yatırım araçları olmaları yönüyle hisse senedi piyasaları ile etkileşim içindedir. Dolayısıyla bu değişkenlerde oluşan balonların hisse senedi piyasaları ile ilişki içinde olması beklenmektedir. Bu çalışmada 08:2010 ile 10:2022 arası aylık verilerle USD, Euro, Bitcoin, kredi risk primi ve mevduat faizi değişkenlerinde balon varlığı incelenmiştir. Ele alınan değişkenlerde balon oluşumunun varlığı durumunda bu balonların BIST 100 endeksi oynaklığına etkilerinin incelenmesi amaçlanmıştır. Balonların varlığı Supremum Augmented Dickey-Fuller ve Generalized Supremum Augmented Dickey-Fuller testleri ile analiz edilirken, Threshold Autoregressive Conditionally Heteroscedastic ve Autoregressive Conditionally Heteroscedastic-Generalized Autoregressive Conditionally Heteroscedastic modelleri yardımıyla oynaklık belirlenmeye çalışılmıştır. USD, Euro, Bitcoin değişkeni için ele alınan dönem boyunca istatistiksel olarak önemli balon oluşumları söz konusu iken, CDS ve mevduat değişkeni için söz konusu dönemde istatistiksel olarak önemli bir balon oluşumu gözlemlenmemiştir. USD ve Euro değişkenlerinde meydana gelen balonların BIST 100 endeks getirisinde oynaklığı artırdığı söylenebilir. Ancak Bitcoin de yaşanan balonların istatistiksel olarak anlamlı bir etkisinin olmadığı görülmüştür.Öğe Varlık Fiyat Balonları ve BIST 100 Volatilitesine Etkisi(2023) Karcıoğlu, Reşat; Özcan, Kübra AkyolGünümüzde ekonomilerin, işletmelerin başarılı ve sürdürülebilir bir şekilde büyümesi için sermaye piyasaları önem arz etmektedir. USD, Euro, Bitcoin ve mevduat faizi alternatif yatırım araçları olmaları yönüyle hisse senedi piyasaları ile etkileşim içindedir. Dolayısıyla bu değişkenlerde oluşan balonların hisse senedi piyasaları ile ilişki içinde olması beklenmektedir. Bu çalışmada 08:2010 ile 10:2022 arası aylık verilerle USD, Euro, Bitcoin, kredi risk primi ve mevduat faizi değişkenlerinde balon varlığı incelenmiştir. Ele alınan değişkenlerde balon oluşumunun varlığı durumunda bu balonların BIST 100 endeksi oynaklığına etkilerinin incelenmesi amaçlanmıştır. Balonların varlığı Supremum Augmented Dickey-Fuller ve Generalized Supremum Augmented Dickey-Fuller testleri ile analiz edilirken, Threshold Autoregressive Conditionally Heteroscedastic ve Autoregressive Conditionally Heteroscedastic-Generalized Autoregressive Conditionally Heteroscedastic modelleri yardımıyla oynaklık belirlenmeye çalışılmıştır. USD, Euro, Bitcoin değişkeni için ele alınan dönem boyunca istatistiksel olarak önemli balon oluşumları söz konusu iken, CDS ve mevduat değişkeni için söz konusu dönemde istatistiksel olarak önemli bir balon oluşumu gözlemlenmemiştir. USD ve Euro değişkenlerinde meydana gelen balonların BIST 100 endeks getirisinde oynaklığı artırdığı söylenebilir. Ancak Bitcoin de yaşanan balonların istatistiksel olarak anlamlı bir etkisinin olmadığı görülmüştür.
