Veri madenciliği yaklaşımı ile kripto paraların ölme riskinin hesaplanması
Predicting the risk of death for cryptocurrencies using data mining approach
Yazar: HÜLYA ÖZUYSAL
Danışman: PROF. DR. MURAT ATAN ; PROF. DR. HALİL ALTAY GÜVENİR
Gazi Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Ekonometri = Econometrics

Özet:
Son zamanlarda bitcoin ve altcoin fiyatlarındaki hareketlenmeler dikkatin bu piyasaya yönelmesine sebep olmuştur. Bunun üzerine yatırımcıların da spekülatif bir yatırım aracı olan kripto paralarla yatırımlarını artırmayı hedefledikleri görülmektedir. Ancak sayıları hızla artan binlerce kripto para biriminin birçoğu kısa bir süre içinde yok olmaktadır. Bu açıdan bakıldığında kripto paralara yatırım yaparak yatırımlarını artırmayı hedefleyen yatırımcıların önemli miktarda para kaybetme riski bulunmaktadır. Bu durum hem ekonomik hem de psikolojik yönden toplumsal sorunlara yol açabilmektedir. Bu tezde, ölen kripto para birimleri analiz edilerek gelecekte ölmesi muhtemel para birimlerinin risk sıralaması yapılmıştır. Tezde denetimli makine öğrenmesi teknikleri olan basit tekrarlayan sinir ağları ve geçitli tekrarlayan birim yöntemleri kullanılarak kurulan modeller kripto para birimlerinin ölme riski sıralamasını yapmaya yönelik yöntem sunmaktadır. Modeller, yatırımların güvenliğini arttırarak, genel portföy performansını yükseltecek ve yüksek riskli kripto para birimlerine yatırım yapmaktan kaçınmak isteyen yatırımcılar için bir tarama aracı olarak hizmet edebilecektir. Tez ayrıca kripto paraların ölme riskinin hesaplanmasında makine öğrenmesi tekniklerinin kullanımı konusunda alan yazına katkıda bulunmaktadır. Sonuç olarak, ölme riski sıralaması yatırımcıların risklerini azaltarak kripto para birimleri yatırımlarının başarısız olma olasılığını düşürmelerine yardımcı olabilecektir.

Abstract:
Recently, the fluctuations in the prices of Bitcoin and altcoins have drawn attention to this market. As a result, investors are aiming to increase their investments in cryptocurrencies, which are a speculative investment tool. However, many of the thousands of cryptocurrencies that are rapidly increasing in number disappear within a short period of time. From this perspective, investors aiming to increase their investments by investing in cryptocurrencies face a significant risk of losing a substantial amount of money. This situation leads to a social problem both economically and psychologically. In this thesis, an analysis of deceased cryptocurrencies has been conducted to rank the risk of potential future currency deaths. Models built using simple recurrent neural networks and gated recurrent neural networks, which are supervised machine learning methods, provide a method for ranking the risk of cryptocurrency deaths. The models can serve as a screening tool for investors who want to avoid investing in high-risk cryptocurrencies, increase investment security, and improve overall portfolio performance. Additionally, this thesis contributes to the literature on using machine learning techniques to calculate the risk of cryptocurrency death. In conclusion, a risk ranking can help investors reduce their risks and decrease the likelihood of cryptocurrency investment failure.