Yapay sinir ağları analizi ve türk finans piyasaları: İMKB 30 endeksi uygulaması
Artificial neural network analyze and turkish financial marketing: application of IMKB 30 index
Yazar: DOĞUKAN ÖZGEN
Danışman: Y.DOÇ.DR. UFUK BAŞOĞLU
Marmara Üniversitesi / Bankacılık ve Sigortacılık Enstitüsü / Sermaye Piyasası ve Borsa Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2007
Konu: Ekonometri = Econometrics ; Ekonomi = Economics ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Finans = Finance ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Zaman serileri analizi = Time series analysis

Özet:
Çalısmada öncelikle Türk finansal piyasalarda rol alan aktörler ve bu aktörlerinkullandıgı araçlar teorik olarak incelenmistir. Tezin 1. bölümünde bu teorikincelemenin yanında 2000 yılı sonrası Türk finansal piyasadaki gelismeler ortayakonmaya çalısılmıstır. Bununla birlikte Finansal piyasalarda rol oynayan degiskenlerinyapıları ve birbirleriyle olan iliskileri iktisadi olarak açıklanmaya çalısılmıstır. 1.bölümün sonucunda degiskenler arasında non-lineer bir yapının var oldugu bulgusunaulasılmıstır.Tezin 2. bölümünde bu non-lineer yapıyı modelleyebilecegi düsünülen yapay siniragları teorik olarak açıklanmıstır. Bu kısımda yapay sinir aglarının nerelerdekullanıldıgı, nasıl kullanıldıgı, özellikleri, avantajları, dezavantajları, ögrenmealgoritmalarından bahsedilmistir. Uygulamada Levenberg-Marquardt algoritmasıkullanılmıstır.Tezin 3. kısmı ise Zaman Serileri analizine ayrılmıstır. Bu kısımda, kullanılantestler açıklanmıstır. Tezin 4. kısmı uygulama kısmıdır. Türk finansal piyasalarınınyapay sinir agları ile modellendigi kısımdır. Finansal piyasaları temsil eden degiskenolarak MKB?30 endeksi seçilmistir. MKB?30 endeksini açıklayan degiskenler olarakda Dolar kuru ve Faiz Oranı kullanılmıstır. Çalısmada degiskenler aylık frekanstatoplanmıs olup 2000 Ocak ayı ile 2006 yılının Eylül ayına kadar olan dönemincelenmistir.Veriler modellenirken orijinal halleri kullanılmamıstır. Öncelikle degiskenler,sahip oldugu sistematik degisimden arındırılarak duragan hale getirilmislerdir. YapaySinir Agı Modeli'nde de bu getiri serileri kullanılmıstır. Model sonucu elde edilençıktıların gerçek degerlerle korelasyonunun yüksek olması getiri serileri arasında nonlineerbir yapının oldugunu göstermektedir.

Abstract:
In study, moduls which act in Turkish financial market and their usage field areanalysed. In 1st section of thesis, as well as this analyse, after 2000, developments onTurkish financial markets birng up a matter. Also variables?, which ara on Turkishfinancial markets, structure and relationships between them are tried to explain. At theend of this section, we can sat that there is non-lineer structure between these variables.In 2th section of thesis, Artificial Neural Networks, which template this nonlineerstructure, are explained theoretically. In this section, for Artificial NeuralNetworks? usage fields, properties, advantages, disadvantages, algorithms of learningare mentioned. In practice, algorithm of Levenberg-Marquardt is used.In 3rd section of thesis, time series analysis are told. In 4th section of thesis, wecan see Turkish financial market which are templated with Artificial Neural Networks.?IMKB?30 Indeks? that represents financial markets, are chosen as variable. ?DolarExchance Rate? and ?Interest Rate? are used as variables that explaine ?IMKB?30Indeks? In study, variables are gathered monhtly and these periyods that betweenJanuary, 2000 and September, 2006 is analysed.While data were being templated, their original conditions weren?t used.Primarily, by purifying variables from systematic changing, they are stabled situation.When the origianl data are stabled, they convert to series of yield. These series of yieldare used in Artificial Neural Networks. Because of correlation between outputs, areacquired from modeling, and real values is high, shows there is a non-lineer structurebetween series of yields.