Veri madenciliği çerçevesinde yapay sinir ağları ve birliktelik kuralı analizi üzerine Borsa İstanbul 30 endeksinde bir uygulama
An application on artificial neural networks and association rule analysis in the framework of data mining on the Stock Exchange Istanbul 30 index
Yazar: EDANUR GÜNDOĞDU
Danışman: DOÇ. DR. ZEHRA BERNA AYDIN
Bursa Uludağ Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı / İstatistik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Ekonometri = Econometrics ; İstatistik = Statistics

Özet:
Veriye ulaşılabilirliğin oldukça kolay olduğu gelişen bilgi ve teknoloji çağında, büyük boyutlu veri yığınlarının işlenebilir hale getirilmesi ile anlamlı ve yararlı bilgiler kullanıcılara sunulmaktadır. Bu bağlamda ülkemizin ekonomik durumu ile doğrudan ilişkili olan ve aynı zamanda önemli derecede yatırımcıya sahip olan Borsa İstanbul Endeks verilerinden, çıkarımlar yapabilmek yatırımcılara yatırım kararı alırken yol gösterici olmaktadır. Bu araştırmanın amacı veri madenciliği tekniklerinden, yapay sinir ağları analizi ile BİST 30 endeksinin 2022 Aralık ayı değerlerini tahmin etmek ve birliktelik kuralı analizi kullanılarak BİST30 endeksinin birlikte hareket ettiği makroekonomik değişkenleri tespit etmektir. Araştırma 2018 Ocak ile 2022 Aralık ayını kapsamakta olup yapay sinir ağı analizinde girdi değişkeni olarak tüketici fiyat endeksi, para arzı, altın ons fiyatı, dolar kuru, euro kuru, mevduat faizi, finansal hizmetler güven endeksi, brent petrol seçilirken çıktı değişkeni olarak Borsa İstanbul 30 Endeksi seçilmiştir. Yapay sinir ağı analizi için MATLAB (R2021b) programı, birliktelik kuralı analizi için Weka 3.8.5 programı kullanılmıştır.Araştırma sonucunda yapay sinir ağları analizi ile üretilen tahmin değerleri gerçek değerler ile karşılaştırılmış ve tahmin değerlerinin gerçek değerlere çok yakın olduğu görülmüştür. Birliktelik kuralı analizinde ise makroekonomik değişkenler ve BİST 30 endeksi arasında birliktelikler üretildiği saptanmıştır.

Abstract:
In the age of information and technology, where access to data is quite easy, meaningful and useful information is provided to users by making large-sized data masses processable.In this respect, making inferences from the Istanbul Stock Exchange Index data, which is directly related to the economic situation of our country and also has a significant number of investors, guides investors in making their investment decisions.The aim of this research is top redict the December 2022 values of the BIST 30 index using artificial neural network analysis, one of the data mining techniques, and to identify the macroeconomic variables with which the BIST30 index moves together using association rule analysis.There search covers the period between January 2018 and December 2022. In the artificial neural network analysis, consumer price index, moneys upply, gold ounce price, dolar exchange rate, euro exchange rate, deposit interest rate, financial services confidence index, brent oil were selected as input variables, while Borsa Istanbul 30 Index was selected as output variable.MATLAB (R2021b) program was used for neural network analysis and Weka 3.8.5 program was used for association rule analysis.As a result of the research, the forecast values produced by artificial neural network analysis were compared with the actual values and it was observed that the forecast values were very close to the actual values. In the association rule analysis, it was determined that relationships were produced between macroeconomic variables and the BIST 30 index.