Makine öğrenimi modelleri aracılığıyla zaman serisi tahmini
Time series forecasting through machine learning models
Yazar: CANBERK BULUT
Danışman: PROF. DR. BURCU HÜDAVERDİ AKTAŞ
Dokuz Eylül Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı / Veri Bilimi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
Finansal zaman serilerinin tahmin edilmesi, ekonomide en karmaşık problemlerden biridir. Finansal piyasaların doğrusal olmayan faktörler ve belirsizliklerle dolu karmaşıklığı, tahminleri zorlaştırır ve genellikle düzensiz hareket etmelerine neden olur. Bu nedenle klasik tahmin yöntemleri yetersiz kalabilir. Makine öğrenimi yöntemleri genellikle daha iyi sonuçlar verir ancak karmaşıklık ve oynaklıkla dolu serileri tek başına tahmin etmekte yetersiz kalabilir. Bu nedenle hibrit yaklaşımlar önemlidir. Hisse senedi piyasası tahmini için geliştirilen hibrit modeller, zaman içinde makine öğrenimi algoritmalarının kullanımını arttırmıştır. Bu çalışmada, NASDAQ, DAX, NISEI ve BIST100 hisse senedi piyasalarından dört hisse senedi üzerinde hibrit modelleme yaklaşımı uygulanmıştır. Hisse senedi piyasaları değişken yapısı ve oynaklığı ile bilinir. Bu çalışmada, oynaklığı dikkate alan çeşitli hibrit modeller önerilmiştir. Hibrit modellemelerde, ARIMA modelleri öncelikle GARCH ile birleştirilerek zaman serileri modellemesinde kullanılmış ardından SVM ve LSTM gibi zeki modeller hata serilerinin doğrusal olmayan özelliklerini yakalamak için kullanılmıştır. Ayrıca önerilen hibrit modeller, mevcut yöntemlerle karşılaştırılarak performansları değerlendirilmiştir. Değerlendirmede RMSE, MSE, MAE ve MAPE gibi hata ölçütleri kullanılmıştır. Önerilen hibrit metodoloji, zaman serisi verisinin karmaşıklığını ve oynaklığını en iyi şekilde yakalayan farklı modelleri birleştirerek tahmin performansını büyük ölçüde arttırır.

Abstract:
Estimating financial time series is one of the most complex problems in economics. The complexity of financial markets, full of nonlinear factors and uncertainties, makes forecasting difficult and often causes them to move erratically. Therefore classical estimation methods may be insufficient. Machine learning methods often give better results, but alone may fail to predict series full of complexity and volatility. Therefore, hybrid approaches are important. Hybrid models developed for stock market prediction have increased the use of machine learning algorithms over time. In this study, hybrid modeling approach was applied on four stocks from NASDAQ, DAX, NISEI and BIST100 stock markets. Stock markets are known for their volatile nature and volatility. In this study, several hybrid models that take into account volatility are proposed. In hybrid modeling, ARIMA models were first combined with GARCH and used in time series modeling, then intelligent models such as SVM and LSTM were used to capture nonlinear properties of error series. In addition the proposed hybrid models were compared with existing methods and their performances were evaluated. Error criteria such as RMSE, MSE, MAE and MAPE were used in the evaluation. The proposed hybrid methodology greatly improves forecast performance by combining different models that best capture the complexity and volatility of time series data.