Makine öğrenmesi ile yatırım fonları ve emeklilik yatırım fonlarının sınıflandırılması: Karar ağacı yaklaşımı
Classification of mutual funds and pension funds via machine learning: Decision tree approach
Yazar: BÜŞRA DEĞERLİ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞAHİKA GÖKMEN
Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı / Ekonometri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Ekonometri = Econometrics ; Maliye = Finance

Özet:
Türkiye'de son yıllarda finansal okuryazarlığın artmasıyla yatırım fonları ve emeklilik yatırım fonlarına talep artmakta olup, vergi teşvikleri ve devlet katkısı sayesinde fon sektörü hızla büyümeye devam etmektedir. Bu tezin temel motivasyonu son yıllarda teknoloji sayesinde hızla gelişen finansal teknolojiler de dikkate alınarak; makine öğrenmesi yöntemlerinin yatırım fonları ve emeklilik yatırım fonlarına uygulanarak söz konusu fonların yatırım stratejilerinden farklı olarak nasıl sınıflanabileceğinin araştırılmasıdır. Bu nedenle bu tezde söz konusu fonlar araştırma konusu yapılmış ve ilk olarak, yatırım fonları ve emeklilik yatırım fonlarının 09.01.2015-22.08.2022 tarihleri arasındaki günlük fon toplam değeri, fondaki yatırımcı sayısı, getiriler, fonun yaşı değişkenlerine göre nasıl sınıflandırıldığı ele alınmıştır.  Daha sonra ise söz konusu fonların fon türlerine göre anılan değişkenlerin hangilerinin ayrıştırıcı olduğu karar ağacı yöntemi ile analiz edilmiş ve yorumlanmıştır. Karar ağacı yöntemlerinden CART algoritması kullanılmıştır. Yapılan analizlerden elde edilen temel bulgulara göre, emeklilik yatırım fonları ve yatırım fonlarını birbirinden ayıran önemli değişkenler kişi sayısı, fon toplam değer ve fonun yaşı olmuştur. Yatırım fonlarını birbirinden ayırmada en önemli değişken getiriler olurken, emeklilik yatırım fonlarında ise kişi sayısı ve bir yıllık getiri oranları önemli ayrıştırıcı değişkenler olarak ortaya çıkmıştır.

Abstract:
The need for mutual funds and pension funds has grown in Turkey as a result of the country's recent increase in financial literacy. Tax breaks and government subsidies also have contributed to the fund industry's rapid growth. Because of this, the funds under investigation have been the focus of this thesis. This thesis's primary driving force is the consideration of financial technologies, which have advanced quickly in recent years as a result of technological advancements. Its objective is to apply machine learning techniques to mutual funds and pension funds, and to look into how these funds can be categorized differently from their investment strategies. First, the classification of mutual funds and pension funds is based on the total daily fund value between 09.01.2015 and 22.08.2022, and the fund's age, number of investors, and returns are covered. The decision tree approach was used to assess and interpret which of the variables as mentioned above are discriminant based on the fund kinds of funds under consideration. The CART algorithm was one of the decision tree approaches that was applied. The primary conclusions drawn from the investigation indicate that the number of participants, the fund's total value, and the fund's age are the key factors that set pension funds apart from mutual funds. While returns are the primary factor that sets mutual funds apart from one another, additional factors that set pension funds apart include the number of participants and one-year return rates.