Hisse senedi fiyat hareketlerinin tahmini için bir yapay sinir ağı modeli önerisi
Artifical neural network model for prediction of share movements
Yazar: NİLAY GÜR
Danışman: YRD. DOÇ. DR. DİDEM YILMAZ ÇAPKUR
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2009
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Hisse Senedi Fiyat Hareketlerinin Tahmini için Bir Yapay Sinir Ağı Modeli Önerisi çalışması, Türk Finansal Piyasalarının hisse senedi bazındaki değerlendirmesini yaparak Yapay Sinir Ağları yöntemini temel hareket noktası olarak kabul etmiştir. Çalışmada, Türk Finansal Piyasaları için gerekli olan ağ yapısı ve parametreleri tespit edilmiş ve 11-11-1 sinir ağının başarılı bir performans gösterdiği görülmüştür. Üç katmanlı yapıdan daha fazla katman kullanmak sinir ağının performansını düşürmüştür. Yine aynı şekilde orta katmandaki sinir hücresi sayısını arttırmak herhangi bir fayda sağlamamıştır. Sinir ağının öğrenim algoritması olarak geriye doğru yayılım algoritması seçilmiş, öğrenme oranı ve momentum katsayısı değerleri? 0.1 değerini aldığında sinir ağının performansının en iyi sonuca ulaştığı görülmüştür. Öğrenim fonksiyonları arasında geriye doğru türevlenebilirliği açısından öğrenim fonksiyonlarından ayrılan ?sigmoid? fonksiyonunun performansına bakılmış ancak ?hiperbolik tanjant? fonksiyonunun daha üstün performans gösterdiği tespit edilmiştir. Girdi değerlerinin normalizasyonu yapılırken aktivasyon fonksiyonunun kullanılabilmesi için [0,1] aralığı kullanılmıştır. Modelin geliştirilmesi sırasında çıktı değişkeninin t zamandaki değerinin, girdi değişkenlerinin ise t-1 zamandaki değerlerinden etkileneceği göz önüne alınmış ve ağın performansının artması için girdi veri setinde değişkenlerin günlük değerleri birer gün atlanarak eğitim ve test kümelerinde yer alacak veriler belirlenmiştir. Bu uygulamalar doğrultusunda 04 Ocak 1999 ? 31 Aralık 2008 yılları arasında İMKB 30'da yer alan (AKBNK, ARCLK, DOHOL, DYHOL, EREGL, FINBN, GARAN, HURGZ, ISCTR) hisse senedi fiyatlarının öngörüsü seans bazında yapılmıştır. 1. seans hisse senedi fiyat öngörüleri ortalama olarak % 2,84; 2. seans hisse senedi fiyat öngörüleri ise ortalama olarak % 3,50 mutlak hata oranı ile tahmin edilebilmiştir.

Abstract:
This thesis report consists of an assessment for Turkish Financial Area by making use of Artificial Neural Networks (ANN) technique in terms of stock prices. Mentioned results are based on the ANN predictions. Since ANN makes accurate predictions on the Turkish financial market from a fundamental point of view, required network structure and parameters for Turkish financial markets are tried to be identified and it has been figured out that 11-11-1 neural network has a successful performance. Making use of greater number of layers instead of three has deteriorated the performance of neural network. Moreover, no improvement has been provided by incrementing the number of neurons in the center layer, either. Back propagation has been chosen as the learning algorithm of the neural network and it has been figured out that the situation of learning and momentum coefficient is being equal to 0.1 provides the best result. Although the performance of ?sigmoid? function which is unique apart from the other learning algorithms has been considered, it has been determined that ?hyperbolic tangent? function has a better performance. In order to use the activation function while normalizing the input values, [0,1] interval has been used. Regarding that effective time duration for output would be ?t?, whereas ?t-1? for input values during the development of model, and the daily values of each variable in the input data set has been skipped for one day in order to have a better performance, thus required data for training and test samples has been determined. In accordance with the mentioned applications, the expectations for stock prices that are in IMKB 30 (AKBNK, ARCLK, DOHOL, DYHOL, EREGL, FINBN, GARAN, HURGZ, ISCTR) between 04.Jan.?99 and 31.Dec.?08 has been set in terms of séances. As a result, the expectation for the first séance stock prices has been predicted by 2,84% absolute bias in average, whereas the second séance has 3,50 %.