Yapay sinir ağları ile finansal tahmin
Financial forecasting with artificial neural networks
Yazar: BARIŞ BİLEN VURAL
Danışman: DOÇ.DR. YALÇIN KARATEPE
Ankara Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2007
Konu: İşletme = Business Administration

Özet:
Bu tez çalışmasında Türk Finansal Piyasalarındaki gelişmelerin hisse senedi bazındakideğerlendirmesi yapılmaya çalışılmıştır. Bu sırada Yapay Sinir ağları temel hareket noktasıolarak kabul edilerek, çözüme bu yoldan ulaşılmaya çalışılmıştır.Temel olarak bakıldığında yapay sinir ağları Türk finansal piyasalarında çok başarılısonuçlar vermektedir ve bu tez çalışmasında Türk finansal piyasaları için gerekli olan ağyapısı ve parametreleri tespit edilmiştir. Bundan sonraki araştırmacılar bu çıkarımlarıreferans olarak kabul edebilirler. Çalışmamızda 2005 yılı kapanış verileri için 4-5-1 sinirağının çok başarılı performans gösterdiği görülmüştür. Üç katmanlı yapıdan daha fazlakatman kullanmak sinir ağının performansını düşürmüştür. Yine aynı şekilde ortakatmandaki sinir hücresi sayısını arttırmak herhangi bir fayda sağlamamıştır. Sinir ağınınöğrenim algoritması olarak en iyi sonucu verdiği görülen geriye doğru yayılım algoritmasıseçilmiş, en önemli öğrenim parametrelerinden olan alpha ve beta değerlerinin herikisininde 0.1 değerini aldığında sinir ağının performansının en iyi sonuca ulaştığıgörülmüştür. Öğrenim fonksiyonları arasında ise geriye doğru türevlenebilirliği açısındandiğer öğrenim fonksiyonlarından ayrılan ?sigmoid? fonksiyonu üstün bir performansgöstermiştir. Girdi değerlerinin normalizasyonu yapılırken de borsa kapanış değerlerinin 0ila 0,9 arasına çekilmesi gerektiği tespit edilmiştir. Yine ağın performansının artması içineldeki verilen girdi seti ile test seti arasında 80'e 20 oranında paylaştırılması gerektiğisonucuna varılmıştır. Bir diğer önemli bulguda ağın ilk yaratıldığı anda ağın ağırlıklarınınsonuca etkisi ile ilgilidir. Bu noktada ağın rastgele değerleri yüzde bir oranında sonuçüzerinde bir etki yaratmaktadır.

Abstract:
In this particular work, Turkish Financial Area assessed in terms of stock prices withArtificial Neural Networks (ANN). Results are based on Artificial Neural Networksprediction results.Fundamentally, artificial neural networks make it good guesses on the Turkish financialmarket and this master thesis point the best effective neural network structure andparameters. After this works, new neural network developers can take this master thesis asa reference. After the analysis the 4-5-1 structure is found to be the best artificial neuralnetworks structure for the data which is the close values after the 2005. Incrementingnumbers of layer is not an effective solution and decrement the performance .In addition tothis, incrementing the number of neuron in the middle layer also does not help to makegood guess. After detailed analysis, back propagation algorithm is found as the bestlearning algorithm and alpha and beta ,one of the most important parameters of thisalgorithms, taken the value of 0,1 for the best result. Moreover, ?Sigmoid? learningfunction is far better then any other learning algorithms and it?s best fit with the backpropagation algorithm in all over the other learning functions. Normalization of inputvalues is another important point and experiments shows us input values should benormalized between the values 0 and 0,9. The founded ratio in the tests between learningset and test set is 80 -20 for the best performance.