ARCH yapılı basamaklı yapay sinir ağı modeli ile zaman serisi öngörüsü
Time series forecasting via ARCH-type cascade artificial neural network model
Yazar: RADWAN MAHAMOUD ADEN
Danışman: PROF. DR. UFUK YOLCU
Giresun Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: İstatistik = Statistics
Dizin: ARCH model = ARCH model ; GARCH model = GARCH model ; Genetik algoritmalar = Genetic algorithms ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Zaman serileri analizi = Time series analysis

Özet:
Zaman serisi öngörüsü problemleri olasılıksal ve olasılıksal olmayan yaklaşımlar olarak iki başlıkta incelenebilir. Olasılıksal modeller, istatistiksel yaklaşımları temel alan Otoregresif (AR), Hareketli Ortalama (MA), Otoregresif Hareketli Ortalama (ARMA), Otoregresif Koşullu Değişen Varyans Modeli (ARCH) ve Genelleştirilmiş Otoregresif Koşullu Değişen Varyans Modeli (GARCH) gibi yaklaşımlardır. Bunun yanı sıra, bir zaman serisi tahmin aracı olarak, olasılıksal olmayan zaman serisi tahmin modellerinden, hesaplamalı yöntemler olarak da bilinen, Yapay Sinir Ağları (YSA) yaygın ve başarılı bir şekilde kullanılmaktadır. Bu çalışmada, ARCH yapılı bir yapay sinir ağı modeliyle girdiler ile çıktılar arasındaki doğrusal ve doğrusal olmayan ilişkileri birlikte, eş zamanlı tek bir süreç içerisinde, modelleyebilen bir zaman serisi öngörü aracı ortaya konmuştur. Bu tez kapsamında, Basamaklı-İleri Beslemeli-Yapay Sinir Ağı (B-YSA-Cascade Forward Artificial Neural Network) tekrarlayan (recurrent) bir yapıya dönüştürülerek kullanılmış ve ağın eğitimi genetik algoritma ile gerçekleştirilmiştir. Bu tez kapsamında önerilen ARCH-B-YSA'nın performansı ortaya konması adına,106 gözlemden oluşan, (Borsa İstanbul'da işlem gören piyasa ve işlem hacmi açısından en yüksek 100 hisse senedinin) oluşturduğu zaman serisi (BIST100) ve CIF2016 (2016 yılı Uluslararası Zaman Serisi Öngörü Yarışması=International Time Series Forecasting Competition) kapsamında kullanılan 48 zaman serisi . BIST-100 zaman serileri için gerçekleştirilen 6 analiz sonucunda
önerilen modelin tatmin edici ve üstün öngörü sonuçları ürettiği görülmüştür. Ayrıca, CIF2016 zaman serileri için 288 analizin her biri için gerçekleştirilen 50 tekrar sonucunda, önerilen ARCH-B-YSA modelinin tüm durumların %71 inde en iyi ve diğerlerinde ise rekabetçi öngörü sonuçları ürettiği görülmüştür.

Abstract:
Time-series prediction problems can be under two approaches: probabilistic and nonprobabilistic approaches. Probabilistic models are approaches based on statistical approaches such as Autoregressive (AR), Moving Average (MA), Autoregressive Moving Average (ARMA), Autoregressive Conditional Variance Model (ARCH), and Generalized Autoregressive Conditional Variance Model (GARCH). In addition, Artificial Neural Networks (ANN), one of the non-probabilistic time series porecasting models, also known as computational methods, are widely and successfully used as a time series forecasting tool. In this study, a time series prediction that can model linear and non-linear relationships between inputs and outputs together in a single simultaneous process with an ARCH structured artificial neural network model has
been introduced. Within the scope of this thesis, the Cascade Forward Artificial Neural Network was transformed into a recurrent structure and the training of the network was studied with a genetic algorithm. To demonstrate the performance of the ARCHCascade Forward-ANN proposed within the scope of this thesis, the time series (BIST100) and CIF2016 (2016) consisting of 106 observations (the highest 100 stocks traded in Borsa Istanbul in terms of market and trading volume) 48-time series used within the scope of the International Time Series Forecasting Competition. As a result of 6 analyzes performed for the BIST-100 time series, it was seen that the proposed model produced satisfactory and superior prediction results. In addition, as a result of 50 iterations performed for each of the 288 analyzes for the CIF2016 time series, it was seen that the proposed ARCH-CF-ANN model produced the best results in 71% of all cases and competitive prediction results in the others.