Döviz kuru, altın fiyatları ve borsa getirileri yönünün yapay sinir ağları ve yüksek dereceden markov zincirleri modelleri ile tahmini
Esti̇mati̇on of di̇recti̇on of exchange rate, gold pri̇ces and stock market returns wi̇th arti̇fi̇ci̇al neural network and hi̇gh order markov chai̇n models
Yazar: SALİH ÇAM
Danışman: PROF. DR. SÜLEYMAN BİLGİN KILIÇ
Çukurova Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Ekonometri = Econometrics
Dizin: Altın = Gold ; Borsa = Stock exchange ; Döviz kuru = Exchange rate ; Döviz kuru oynaklığı = Exchange rate volatility ; Fiyat hareketi = Price movement ; Getiri = Return ; Hisse senedi getirileri = Stock returns ; Markov zinciri = Markov chain ; Tahmin modelleri = Estimation models ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Bu çalışmada Borsa İstanbul 100 endeksi, USD/TRY döviz kuru ve Altın fiyatları getiri yönleri Yapay sinir ağları algoritması ve Yüksek dereceden Markov zincirleri birlikte kullanılarak tahmin edilmiştir. Yüksek dereceden Markov zincirlerinin geçiş olasılıkları her bir süreç için tahmin edilen Yapay sinir ağlarının tahmini değerlerden hesaplanmıştır.  Hem Markov zincirleri hem Yapay sinir ağları tek başına Borsa, Döviz kuru ve altın piyasaları gibi tahmin edilmesi zor, değişkenliği fazla ve karmaşık yapıdaki piyasa verilerinin öngörüsünde kullanılan etkin tekniklerdir. Bu çalışmada Markov zincirleri ve Yapay sinir ağları algoritması birlikte kullanılarak hem daha güçlü tahmin sonuçlarına ulaşılmış hem de geçiş olasılıklardan elde edilen bir sonraki günün getiri tahminin güvenirliliği elde edilmiştir. Her bir süreç için dizayn edilen Yapay sinir ağı algoritmasının doğru sınıflama başarısı geçiş olasılıkları matrislerindeki elemanların güvenirliliğinin bir ölçütü olarak kullanılmıştır. 
Yapılan analizler sonucunda ikinci dereceden ve üçüncü dereceden Markov zincirleri modellerinden bir sonraki gününün getiri tahmini ile ilgili önemli bilgiler sağlanmıştır. Ayrıca analizler sonucunda üçüncü dereceden Markov zinciri sürecinin ikinci dereceden Markov zincirleri sürecinden daha fazla bilgi taşıdığı sonucuna da varılmıştır. Başka bir ifade ile genel olarak Borsa İstanbul, USD/TRY döviz kuru ve Altın piyasasında bir adım sonraki getiri son üç günün getirilerinden daha fazla bilgi taşımaktadır. Markov zincirinin derecesi düştükçe Yapay sinir ağı ve Markov zincirinin tahmin gücü de düşmektedir.

Abstract:
In this study The Istanbul Stock exchange national 100 index, USD/TRY exchange rate and Gold price returns predicted with Artificial Neural Network and High Order Markov Chains models. Each unit of transition probability matrix of Markov chain was computed by estimated values of Artificial Neural Network Algorithm. Both Markov Chain Models and Artificial Neural Network Algorithm are efficient methods separately at the prediction of highly volatile and complicated financial time series such as stock market, exchange rate and gold price returns. Utilizing Markov Chain Models and Artificial Neural Network Algorithm together, both confidence level for transition probability matrix and powerful results was obtained for one-step ahead prediction. For each process the correct classification rate of Artificial Neural Network algorithms was used as confidence level of transition probability matrix. 
Although the satisfactory information relative to future prediction of series was obtained both by second order and third order Markov Chain Models, the results show that third order Markov chain models contain more information than second order Markov Chain Models. Put it in a different way, in general the Istanbul Stock exchange national 100 index, USD/TRY exchange rate and Gold price returns contain more information from three days before than two days before. Lastly, the results indicated that as the order of Markov Chain Models decreases the prediction power of Markov Chain models and Artificial Neural Network Algorithm goes down correspondingly.