Geri dönüşlü derin sinir ağları ile zaman serisi tahmini ve bir finans uygulaması
Time series forecasti̇ng with recurrent deep neural networks and a finance application
Yazar: NECATİ SERDAR PEKMEZCİ
Danışman: DOÇ. DR. SEMRA ERPOLAT TAŞABAT
Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı / İstatistik Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2019
Konu: İstatistik = Statistics
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; Zaman serileri = Time series

Özet:
Zaman serileri tahminleri enerji, meteoroloji, ekonomi, mühendislik ve finansal v.b. alanlarda zamana göre değişen verilerde gelecekteki sonuçları tahmin etmek için kullanılmaktadır. Bu tahminleri yapabilmek çevresel, sosyal ve ekonomik koşullar gibi dış etkilere de bağlıdır.  Zaman serileri üzerinde yapılan tahmin çalışmalarında çeşitli istatistiksel yöntemler kullanılmaktadır. Regresyon yöntemleri yanı sıra Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) modellerinin de başarıyla uygulandığı bilinmektedir. Literatürde zaman serileri ile ilgili tahmin süreçlerinde istatistik yöntemlerin dışında makine öğrenmesi yöntemlerinin de kullanılmaya başlandığı görülüyor. Özellikle derin öğrenme modellemesine dayalı olarak derin öğrenme ağlarının zaman serilerinde de başarılı olabileceği yönünde literatürde yeterli sayıda çalışma henüz mevcut değildir. Bu tez kapsamında çeşitli makine öğrenmesi yöntemleri ele alınarak makine öğrenmesi algoritmalarının başarılı tahmin modellerinin elde edilmesinde zaman serilerine nasıl uygulanabileceğinin ortaya konulması amaçlanmaktadır.
Modern yapay sinir ağları arasında Derin Öğrenme Sinir Ağları, Geri Dönüşlü Sinir Ağları (RNN: Recurrent Neural Networks ) ve Uzun-Kısa Süreli Bellek Ağları (LSTM: Long Short Term Memory Networks) önemli bir yer tutmaktadır. Bu tür ağlar zaman serilerine uyarlanarak tahmin işlemlerinde kullanılabilir. Çalışmamızda bu algoritmalara dayalı olarak T.C. Merkez Bankası döviz kurlarına yönelik olarak geliştirilen bir öngörü modelinin ortaya konulması amaçlanmaktadır.

Abstract:
Time series estimations are used to predict future results in time-varying data in the fields of energy, meteorology, economics, engineering and financing, etc. Making these estimations depends on external factors such as environmental, social and economic conditions.  Various statistical methods are used in the estimation studies on time series. In addition to regression methods, Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) models are known to be applied successfully. In the literature, it is seen that machine learning methods are used in addition to statistical methods in the estimation processes related to time series. There are not sufficient number of studies in the literature showing that deep learning networks can be successful in time series based on especially deep learning modeling. Within the scope of this thesis, it is aimed to show how machine learning algorithms can be applied to time series in obtaining successful prediction models by discussing various machine learning methods.
Among the modern artificial neural networks, Deep Learning Neural Networks, Recurrent Neural Networks (RNN) and Long-Term Memory Networks (LSTM) take an important place. Such networks can be used in prediction by adapting to time series. In our study, it is aimed to put forward a prediction model developed for the exchange rates of the Central Bank based on these algorithms.