Bist 30 hisse senedi endeksinin kısa dönem öngörüsü: Saklı Markov Modeli uygulaması
Short-term forecast of bist30 stock index: Application of Hidden Markov Model
Yazar: ALİ SİNANOĞLU
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ HAYRİ ABAR
Atatürk Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı / Ekonometri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Ekonometri = Econometrics
Dizin: Borsa = Stock exchange ; Borsa endeksi = Stock exchange index ; Ekonometri = Econometrics ; Finansal piyasalar = Financial markets ; Hisse senedi endeksi = Stock index ; Hisse senetleri = Stocks ; Markov süreci = Markov process ; Markov zinciri = Markov chain ; Saklı Markov modeli = Hidden Markov model

Özet:
Borsa endeks tahmini, günümüz ekonomisinde oldukça popüler bir konudur. Yakın geçmişte borsalar küresel ekonominin ayrılmaz bir parçası haline geldi. Bu piyasadaki herhangi bir dalgalanma, kişisel ve kurumsal mali yaşamlarımızı ve bir ülkenin ekonomik durumunu etkiler. Borsa, yüksek getirileri nedeniyle her zaman gözde yatırım araçlarından biri olmuştur. Bununla birlikte, öngörülemeyen davranışları nedeniyle hisse senetleri piyasasına yatırım yapmak için her zaman bir risk vardır. Saklı Markov Modeli, gözlemlenen bir dizideki veya gözlemlenen dizi kümelerindeki gizli kalıpları incelemek için sıklıkla kullanılan olasılıksal bir modeldir.  Bu yöntemle yapılan tahmin genel olarak geçmiş verilerden yararlanılarak geleceğe ilişkin piyasaların yükseliş eğilimde mi yoksa düşüş eğilimde mi hareket ettiğini görmemize olanak sağlar. Saklı Markov Modeli bu özelliğiyle hisse senetleri piyasalarında öngörü amacıyla kullanılabilmektedir.
Bu çalışmada Markov Süreci, Markov Zincirleri ve Saklı Markov Modelleri teorik olarak incelenmiş, modeller matematiksel ifadelerle aslına sadık kalınarak açıklanmaya çalışılmıştır. 04.01.2016 - 31.12.2020 dönemi BİST30 endeks verileri kullanılarak 30.12.2020 ve 31.12.2020 günleri için BİST30 endeks değerinin düşme ve yükselme olasılıkları ve saklı durumlar öngörülmüştür. Saklı Markov Modeli ile hisse senedinin gerçekteki hareket yönü için elde edilen olasılıklar alternatif durumlara göre daha yüksektir.   Bu bulgu, Saklı Markov Modelinin hisse senedi piyasalarının yönünün belirlenmesinde başarılı sonuçlar elde edilmesini sağladığını göstermektedir.

Abstract:
Stock market index prediction is a very popular topic in today's economy. Stock markets have become an integral part of the global economy in the recent past. Any fluctuation in this market affects our personal and corporate financial lives and the economic situation of a country. The stock market has always been one of the favourite investment tools due to its high returns. However, there is always a risk to invest in the Stocks market due to its unpredictable behaviour. Hidden Markov Model is a probabilistic model which is often used to study hidden patterns in an observed sequence or set of observed sequences. Forecasting made by this method generally allows us to see whether the markets for the future are moving in an upward or downward trend, using historical data. With this feature, Hidden Markov Model can be used for forecasting purposes in stock markets.
In this study, Markov Process, Markov Chains, and Hidden Markov Models were examined theoretically, and the models were tried to be explained faithfully with mathematical expressions. By using BIST30 index data for the period between 04.01.2016 - 31.12.2020, probabilities of decrease and increase of BIST30 index value for 30.12.2020 and 31.12.2020 days and hidden situations were estimated. With Hidden Markov Model, the probabilities obtained for the actual direction of movement of the BIST30 index are higher than the alternative cases. This finding shows that Hidden Markov Model provides successful results in determining the direction of stock markets.