BULANIK SİNİR AĞI YAPISI İLE BORSA ENDEKS GETİRİSİ TAHMİNİ: BORSA İSTANBUL (BİST) 100 ÖRNEĞİ

Author:

Year-Number: 2016-29
Yayımlanma Tarihi: null
Language : null
Konu : İşletme; Finans
Number of pages: 452-465
Mendeley EndNote Alıntı Yap

Abstract

Bulanık sinir ağı yöntemi kullanılarak, Borsa İstanbul’da ana gösterge niteliği taşıyan BİST-100 endeks getirisi tahmin çalışması bu yazının konusudur. Borsa endeksinin çalışma alanı seçilmesindeki sebep, Türkiye’de yeterli etkinlik ve derinliğe ulaşmamış olmasına rağmen, alternatif bir yatırım aracı olma özelliği göstermesidir. Ayrıca, bazı yıllarda gözlenen aşırı getiri oranları, alanı daha ilgi çekici hale getirmektedir. Borsa endeksleri genel ekonomik seyre gösterge olabilecek parametrelerdir. Endeks getirisini tahmin çalışmasında makroekonomik faktörler bağımsız değişkenler olarak seçilmiştir. Altın ons fiyatı, sepet döviz kuru, tüketici fiyat endeksi, mevduat faiz oranı, Dow Jones endeksi, cari açık ve gayri safi yurtiçi hâsıla çalışmanın bağımsız değişkenlerini oluşturmaktadır. Tahmin yapmak için kullanılan yapı Yapay Sinir Ağları’nın bulanık çıkarım sistemiyle desteklendiği, Uyarlanabilir Sinirsel Bulanık Çıkarım Sistemi-ANFIS’tir. Yapılan analiz sonucunda endeks getirisi yükse

Keywords

Abstract

The subject of this research is forecasting the main indicator of Borsa İstanbul stock market, BIST 100 index return, with using Fuzzy neural network. Although it has not achieved sufficient efficiency and depth in Turkey, stock market index is assumed as an alternative investment tool. Thus main field of this study is determined to be stock market index. Also, excessive return rate observed in some years makes index more interesting. Stock indexes are the parameters that may be indicators of the overall economic trend. Macroeconomic factors, were selected as independent variables in forecasting the return of the index. Ounce gold price, currency basket, the consumer price index, interest rate on deposits, the Dow Jones index, the current account deficit and gross domestic product are independent variables of the study. The model was used to forecast is Artificial Neural Networks backed by fuzzy inference systems, which is Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System-ANFIS approach. Analysis

Keywords