Yapay sinir ağları ile hisse senetlerinin fiyat tahmini: BİST elektrik endeksi örneği
Forecasting of stock price with artificial neural networks: BIST electricity index example
Yazar: DİDAR GÜÇLÜ
Danışman: PROF. DR. VELİ AKEL
Erciyes Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: İşletme = Business Administration

Özet:
Firmalar ve bireylerin yatırım yaptıkları finansal araçlardan biri olan hisse senetlerinin fiyat tahmininin yapılabilmesi yatırımcının kazanç veya kayıp ile karşılaşabileceğini önceden öngörebilmesi yönünden önemli bir avantajdır. Buna göre o hisse senedine yatırım yapıp yapmamayı tercih edebilirler. Bu amaçla bu çalışmada Yapay Sinir Ağları Yöntemiyle BİST Elektrik Endeksi ve bu endekste yer alan dört hisse senedinin fiyat öngörüsü çeşitli modellerle yapılmıştır. Oluşturulan modellerde Euro, Dolar, Gram Altın, Brent Petrol, Tüketici Fiyat Endeksi (TÜFE) ve BİST100 değerleri bağımsız değişken, BİST Elektrik Endeksi ve AKENR, AKSUE, AYEN, ZOREN hisse senetleri her bir Yapay Sinir Ağı modeli için ayrı ayrı bağımlı değişkenler olarak belirlenmiştir. Ocak 2004- Mart 2024 dönemlerini kapsayan veriler MATLAB programı yardımıyla analiz edilmiş ve gerçek fiyat ile beklenen fiyat arasındaki fark, Ortalama Kare Hata (MSE) ölçütü ile incelenmiştir. Regresyon analizi sayesinde gerçek fiyat ile ulaşılan fiyatın ilişkisini gösteren R değerleri hesaplanmıştır. Analizde normalizasyonu yapılmış verilerin diğerlerine göre daha iyi sonuçlar elde ettiği görülmüştür. Normalizasyonu yapılmış veriler ile yapılan analizde %90 eğitim %10 test oranı belirlenerek yapılan analizler daha başarılı olmuştur. Eğitim fonksiyonları içinde ise Bayesian Regularization eğitim fonksiyonu daha iyi sonuçlara ulaşmıştır. Sonuç olarak Yapay Sinir Ağları Yönteminin BİST Elektrik Endeksi ve hesaplanan diğer hisse senetlerinin fiyat tahmininde başarılı olduğu görülmektedir.

Abstract:
The prediction of the price of stocks, which is one of the financial instruments that firms and individuals invest in, is an important advantage in terms of predicting in advance whether the investor will face gains or losses. Accordingly, they can choose whether or not to invest in that stock. For this purpose, in this thesis, Artificial Neural Networks are used to predict the prices of BIST Electricity Index and four stocks in this index with various models. In the models created, Euro, Dollar, Gram Gold, Brent Oil, Consumer Price Index (CPI) and BIST100 values were determined as independent variables and BIST Electricity Index and AKENR, AKSUE, AYEN, ZOREN stocks were determined as dependent variables separately for each Artificial Neural Network model. The data covering the period between January 2004 and March 2024 were analyzed with the help of MATLAB program and the difference between the actual price and the expected price was examined with the Mean Squared Error (MSE) measure. Through regression analysis, R values showing the relationship between the actual price and the achieved price were calculated. In the analysis, it was seen that normalized data obtained better results than raw data. In the analysis made with normalized data, made by determining 90% training and 10% test ratio was more successful. Among the training functions, Bayesian Regularization training function achieved better results. As a result, it is seen that the Artificial Neural Network Method is successful in price prediction of BIST Electricity Index and other stocks calculated.