Pay senedi fiyatlarını etkileyen değişkenlerin C4.5 karar ağacı algoritması ile modellenmesi

Yatırımcılar, çeşitli finansal analiz yöntemlerini kullanarak ortalamanın üzerinde getiri elde etmek isterler. Ancak finansal analiz yöntemlerinden hangisinin kullanılacağı, yatırımcı profili ve işlem yapılacak piyasa türüne göre değişmektedir. BIST pay senedi endeksleri ile ilgili piyasanın etkinliği çalışmaları, BIST için Temel Analiz Yönteminin ortalamanın üzerinde getiri sağlayabilmek için kullanılabileceğini göstermektedir. Temel Analiz, makro değişkenlerden başlayan ve firma analizine kadar süren bir süreci içermektedir. Bu açıdan yatırımcılar için ilgi duydukları pay senetlerini etkileyen makroekonomik ve mikroekonomik değişkenlerin tespit edilmesi ve incelenmesi önem arz etmektedir. Ancak her bir pay senedi için bu analizleri yapmak, yatırımcılar için zor ve zaman alıcı olabilir. Bu açıdan, ilgili analizi içeren kısayol niteliğindeki pay senedi kural setlerinin olması özellikle irrasyonel davranışlar sergileyebilen yatırımcı profili için faydalı olacaktır. Bu düşünceyle çalışma kapsamında, BIST 100’de işlem gören pay senetleri için kural setleri oluşturulmaya çalışılmıştır. Öncelikle, çalışmada kullanılacak makroekonomik ve mikroekonomik değişkenlerin tespit edilmesi için literatür çalışması yapılmıştır. Tespit edilen değişkenler uzman görüşü anketiyle, finans uzmanları tarafından değerlendirilmiştir. 2006Q1 – 2017Q3 dönemi için veri seti tam olan BIST 100’deki 69 firma için veri madenciliği yöntemlerinden C4.5 Karar Ağacı Algoritması ile analiz çalışması yapılmıştır. Analiz sonuçlarına göre, 69 firma için modelin başarılı dönemleri doğru tahminleme oranı %92,51’dir. Bu araştırmanın sonucunda; 69 pay senedi için kural setleri oluşturulmuş, sektörlere göre sonuçlar paylaşılmış, makroekonomik ve mikroekonomik değişkenlerin ilgili literatürle ve finans uzmanlarıyla yapılan anket sonuçlarıyla karşılaştırılması yapılmıştır.

Eser Adı
[dc.title]
Pay senedi fiyatlarını etkileyen değişkenlerin C4.5 karar ağacı algoritması ile modellenmesi
Tez Danışmanı
[dc.contributor.advisor]
Bayramoğlu, Mehmet Fatih
Yazar
[dc.contributor.author]
İsmail, Gürsoy
Yayıncı
[dc.publisher]
Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü
Yayın Türü
[dc.type]
doctoralThesis
Özet
[dc.description.abstract]
Yatırımcılar, çeşitli finansal analiz yöntemlerini kullanarak ortalamanın üzerinde getiri elde etmek isterler. Ancak finansal analiz yöntemlerinden hangisinin kullanılacağı, yatırımcı profili ve işlem yapılacak piyasa türüne göre değişmektedir. BIST pay senedi endeksleri ile ilgili piyasanın etkinliği çalışmaları, BIST için Temel Analiz Yönteminin ortalamanın üzerinde getiri sağlayabilmek için kullanılabileceğini göstermektedir. Temel Analiz, makro değişkenlerden başlayan ve firma analizine kadar süren bir süreci içermektedir. Bu açıdan yatırımcılar için ilgi duydukları pay senetlerini etkileyen makroekonomik ve mikroekonomik değişkenlerin tespit edilmesi ve incelenmesi önem arz etmektedir. Ancak her bir pay senedi için bu analizleri yapmak, yatırımcılar için zor ve zaman alıcı olabilir. Bu açıdan, ilgili analizi içeren kısayol niteliğindeki pay senedi kural setlerinin olması özellikle irrasyonel davranışlar sergileyebilen yatırımcı profili için faydalı olacaktır. Bu düşünceyle çalışma kapsamında, BIST 100’de işlem gören pay senetleri için kural setleri oluşturulmaya çalışılmıştır. Öncelikle, çalışmada kullanılacak makroekonomik ve mikroekonomik değişkenlerin tespit edilmesi için literatür çalışması yapılmıştır. Tespit edilen değişkenler uzman görüşü anketiyle, finans uzmanları tarafından değerlendirilmiştir. 2006Q1 – 2017Q3 dönemi için veri seti tam olan BIST 100’deki 69 firma için veri madenciliği yöntemlerinden C4.5 Karar Ağacı Algoritması ile analiz çalışması yapılmıştır. Analiz sonuçlarına göre, 69 firma için modelin başarılı dönemleri doğru tahminleme oranı %92,51’dir. Bu araştırmanın sonucunda; 69 pay senedi için kural setleri oluşturulmuş, sektörlere göre sonuçlar paylaşılmış, makroekonomik ve mikroekonomik değişkenlerin ilgili literatürle ve finans uzmanlarıyla yapılan anket sonuçlarıyla karşılaştırılması yapılmıştır.
Kayıt Giriş Tarihi
[dc.date.accessioned]
2020-02-20
Açık Erişim Tarihi
[dc.date.available]
2020-02-20
Yayın Yılı
[dc.date.issued]
2019
Yayın Dili
[dc.language.iso]
tur
Konu Başlıkları
[dc.subject]
Temel analiz
Konu Başlıkları
[dc.subject]
Pay oiyasaları
Konu Başlıkları
[dc.subject]
Veri madenciliği
Konu Başlıkları
[dc.subject]
Karar ağaçları
Konu Başlıkları
[dc.subject]
C4.5 Algoritması
Konu Başlıkları
[dc.subject]
Fundamental analysis
Konu Başlıkları
[dc.subject]
Stock markets
Konu Başlıkları
[dc.subject]
Data mining
Konu Başlıkları
[dc.subject]
Decision trees
Konu Başlıkları
[dc.subject]
C4.5 Algorithm
Alternatif Başlık
[dc.title.alternative]
Modeling the variables affecting stock prices with C4.5 decision tree algorithm
Tek Biçim Adres
[dc.identifier.uri]
https://hdl.handle.net/20.500.12628/8982
Tam Metin İndirmek için tıklayın Ön izleme
Görüntülenme Sayısı ( Şehir )
Görüntülenme Sayısı ( Ülke )
Görüntülenme Sayısı ( Zaman Dağılımı )
Görüntülenme
146
09.12.2022 tarihinden bu yana
İndirme
1
09.12.2022 tarihinden bu yana
Son Erişim Tarihi
18 Mayıs 2024 16:50
Google Kontrol
Tıklayınız
senedi değişkenlerin Analiz ilgili makroekonomik yapılmıştır analiz mikroekonomik üzerinde setleri yatırımcılar açıdan finansal tespit edilmesi finans yatırımcı ortalamanın çalışması profili işlem yöntemlerinden getiri oluşturulmaya edilen literatür görüşü çalışılmıştır Tespit kullanılacak çalışmada anketiyle dönemi 2017Q3 değişkenler
6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu kapsamında yükümlülüklerimiz ve çerez politikamız hakkında bilgi sahibi olmak için alttaki bağlantıyı kullanabilirsiniz.

creativecommons
Bu site altında yer alan tüm kaynaklar Creative Commons Alıntı-GayriTicari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.
Platforms