İçeriden öğrenenler ticaretinin tespitinde veri madenciliği yaklaşımı
Data mining approach to detection of insider trading
Yazar: M. FEVZİ ESEN
Danışman: PROF. DR. MEHPARE TİMOR
İstanbul Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2015
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Hile = Fraud ; Muhasebe hata ve hileleri = Accounting mistakes and frauds ; Olay etki analizi = Event impact analysis ; Veri madenciliği = Data mining ; İçerden öğrenenlerin ticareti = Insider trading

Özet:
Sadece Amerika Birleşik Devletleri hisse senedi piyasalarında günlük ortalama işlem
miktarı 7 milyar adet olarak gerçekleşmektedir. Bu istatistik bile baz alındığında, stratejik,
taktik ve operasyonel karar süreçlerindeki problemlerin daha düşük maliyetle ve yüksek
güvenilirlikle çözülebilmesi için veri içerisinde saklı bulunan bilgilerin keşfedilmesi
gerektiği bir gerçektir. Veri madenciliği olarak adlandırılan bu bilgi keşfi süreci; olasılık,
istatistik ve makine öğrenimi tekniklerini barındıran bir yöntem olarak karşımıza
çıkmaktadır.
Bu tez çalışmasında, üç farklı veritabanından elde edilen ve 2003 – 2013 dönemini
kapsayan hisse senedi, şirket ve içeriden öğrenenler verisi, "veri önişleme" sürecinden
geçirilmiş ve teorik altyapıya bağlı kalınarak oluşturulan içeriden öğrenenler "işlem
vektörü" ile değerlendirilmiştir. Aykırı işlemlerin belirlenmesinde, çok değişkenli aykırı
değer tespiti tekniklerinden biri olan Mahalanobis ölçütü kullanılmıştır. Klasik ve
dayanıklı ölçüte dayalı uzaklık skorları hesaplanmış ve karşılaştırmalar yapılmıştır.
İçeriden öğrenenler işlemleri alım ve satım portföylerine ayrılarak, getiri performansları
açısından ayrı ayrı değerlendirilmiştir. "Aykırı işlemler" olarak tespit edilen portföyün
ayrıcalıklı bilgiyi içeren "fırsatçı" işlemler olduğu, piyasanın ve "normal" işlemler
grubunun üzerinde anormal getiri sağladığı, hisse senedi getiri tespit yöntemlerinden biri
olan "olay çalışması" ile gösterilmiştir. Ayrıca, işlem vektörünü oluşturan değişkenlerin
fırsatçı işlemleri ayırt etmede kullanılabilecek faktörler olduğu belirlenmiştir.

Anahtar Sözcükler: 
İçeriden Öğrenenler Ticareti, Bilgi Suistimali, Veri Madenciliği, Hile
Tespiti, Aykırı Değer Analizi, Olay Çalışması

Abstract:
Only in USA Stock Exchanges, daily avarage trading volume is about 7 billion units. Just
depending on this statistics, the necessity of information discovery hidden in data is a
reality to tackle the problems in strategic, tactical and operational decision processes with
lower costs and higher reliability. Information discovery from databases, namely, data
mining appears as a method harbouring probability, statistics and machine learning
techniques.
In this dissertation, stock, company and insider transaction data which have been acquired
from three different databases covering a period between the years of 2003-2013 have been
pre-processed. Insider transactions have been evaluated with a "trading vector" within
financial theoretical framework. To identify outlying transactions, Mahalanobis distance
which is a multivariate outlier detection technique is employed. Distance scores based on
classical and robust estimation have been calculated and compared. Insider transactions
have been separated into sale and purchase portfolios and return performance of portfolios
have been evaluated separately. It has been shown that outlying transactions are
"opportunistic" which have preferential information and earn higher abnormal returns than
"normal" transactions by using event study methodology. Also, the variables constituting
"trading vector" are discriminative factors to flag insider transactions as opportunistic.

Key Words: 
Insider Trading, Data Mining, Fraud Detection, Outlier Analysis, Event
Study