Karar verme aracı olarak yapay sinir ağları ve yapay sinir ağları ile portföy optimizasyonu
Atifical neural networks as decision making tools and portfolio optimization by artificial neural networks
Yazar: TUNÇHAN CURA
Danışman: PROF. DR. ÖNER ESEN
İstanbul Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2004
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Hisse senetleri = Stocks ; Karar verme = Decision making ; Karar verme süreci = Decision making process ; Optimizasyon = Optimization ; Portföy optimizasyonu = Portfolio optimization ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; İMKB = İstanbul Stock Exchange

Özet:
Bu tez çalışmasında, Yapay Sinir Ağlarının tanımı ve Yapay Sinir Ağı modelinin kurulması, genel performansı ve uygulamaları incelenmiş; İstanbul Menkul Kıymetler Borsası' nda yer alan hisse senetlerinden optimum portföyün nasıl oluşturulabileceği araştırılmıştır. Tezin amacı kritik yapay sinir ağı öğelerinin belirlenmesi ve yatırımcıların risk ve getiriye dayalı tercihlerini araştırmaktır. Bu amaç için bir model önerilmiş, model doğrultusunda bir yapay sinir ağı oluşturulmuş ve bir yatırımcıya uygulanmıştır. Kullanılan veriler IMKB' dan toplanmıştır. Geliştirilen model doğrusal olmayan bir optimizasyon modelidir. Modelde yatırımcının tercihini yansıtan amaç fonksiyonunu oluşturmak için yapay sinir ağı kullanılmıştır. Sonuçlar raporlanmıştır. Analiz sonuçlarında yatırımcı tercihlerine göre elde edilen optimum portföyün gerçekçi ve kullamlabilir olduğu görülmüştür.

Abstract:
ÖZET Bu tez çalışmasında, Yapay Sinir Ağlarının tanımı ve Yapay Sinir Ağı modelinin kurulması, genel performansı ve uygulamaları incelenmiş; İstanbul Menkul Kıymetler Borsası' nda yer alan hisse senetlerinden optimum portföyün nasıl oluşturulabileceği araştırılmıştır. Tezin amacı kritik yapay sinir ağı öğelerinin belirlenmesi ve yatırımcıların risk ve getiriye dayalı tercihlerini araştırmaktır. Bu amaç için bir model önerilmiş, model doğrultusunda bir yapay sinir ağı oluşturulmuş ve bir yatırımcıya uygulanmıştır. Kullanılan veriler IMKB' dan toplanmıştır. Geliştirilen model doğrusal olmayan bir optimizasyon modelidir. Modelde yatırımcının tercihini yansıtan amaç fonksiyonunu oluşturmak için yapay sinir ağı kullanılmıştır. Sonuçlar raporlanmıştır. Analiz sonuçlarında yatırımcı tercihlerine göre elde edilen optimum portföyün gerçekçi ve kullamlabilir olduğu görülmüştür. ABSTRACT In this dissertation, definition of the Artificial Neural Network, the implementation of the Artificial Neural Network model, general performance and practices are explored. And how to optimize a portfolio out of the shares in Istanbul Stock Exchange (ISE) is researched. The aim of the thesis is to determine the critical factors of Artificial Neural Networks and to investigate the investor' s preference depends on risk and return. For this aim, a model was proposed, in the direction of model an Artificial Neural Network was developed. Using data collected from ISE. The model is a non - linear optimization model. In the model, Artificial Neural Network was used to build the objective function which reflected the investor' s preference. The results were reported. The results of the analysis show that the optimum portfolio, which was obtained by investor' s preferences, is realistic and usable. n