Borsa Endeksi Yönünün Makine Öğrenmesi Yöntemleri ile Tahmini: BIST 100 Örneği

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorÖzcan, Kübra Akyol
dc.date.accessioned2026-02-28T11:58:36Z
dc.date.available2026-02-28T11:58:36Z
dc.date.issued2023
dc.departmentBayburt Üniversitesi
dc.description.abstractBorsa 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.
dc.identifier.endpage1018
dc.identifier.issn1309-7423
dc.identifier.issue3
dc.identifier.startpage1001
dc.identifier.trdizinid1278067
dc.identifier.urihttps://search.trdizin.gov.tr/tr/yayin/detay/1278067
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12403/5673
dc.identifier.volume14
dc.indekslendigikaynakTR-Dizin
dc.language.isotr
dc.relation.ispartofGümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzKA_TR-Dizin_20260218
dc.subjectMakine Öğrenmesi
dc.subjectBIST 100
dc.subjectBorsa Endeksleri
dc.subjectEndeks tahmini
dc.titleBorsa Endeksi Yönünün Makine Öğrenmesi Yöntemleri ile Tahmini: BIST 100 Örneği
dc.typeArticle

Dosyalar

Koleksiyon

TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu