Yapay sinir ağları kullanarak dolar kuru gelecek değer tahmini yapılması
Estimating future value of dollar rate using artificial neural networks
Yazar: OĞULCAN UÇARSU
Danışman: PROF. DR. MEHMET YILDIRIM
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology
Dizin: Döviz = Foreign exchange ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; Yatırım araçları = Investment instruments

Özet:
Gelişen dünya ile birlikte kişilerin, toplulukların ve şirketlerin hayatlarını devam ettirebilmeleri için üretim, tüketim ve ticaret gibi etkinliklerde bulunmaları gerekmektedir. Ayrıca, varlıklarını koruyabilmeleri ve bu varlıklar üzerinde sürekli olarak yatırım yaparak büyümeleri önemlidir. Bu sebeple insanlar, topluluklar veya şirketler ellerindeki varlıkları döviz, hisse senedi, altın, gayrimenkul, bono/tahvil, vadeli mevduat vb. yatırım araçları kullanarak arttırmak istemektedir. Yatırım araçları her zaman varlık arttırmayabilir, küresel sermaye hareketleri ve parametrelere göre varlığın değerini de düşürebilir. Bu sebeple, yatırım yapan kişi yatırım aracının gelecekte ne değer alacağını kestirebilmek ister.
Yatırım aracının gelecek değer tahmini için kullanılan birçok finansal yöntem ve indikatör bulunmaktadır. Teknolojinin gelişmesi ile birlikte klasik finansal yöntemler yerini bilgisayarlara ve yapay zeka teknolojilerine bırakmıştır. Yapay zeka teknikleri kullanılarak yapılan tahminler artık çok daha doğru sonuçlar vermektedir.
Tez çalışması kapsamında, yapay zeka tekniklerinden biri olan yapay sinir ağları kullanılarak yatırım araçlarının gelecek tahmini yapılmıştır. Yatırım aracı olarak dünya genelinde kabul gören ABD Doları döviz cinsi incelenmiş ve gelecek tahmini yapılmıştır. Doların artmasına ve azalmasına sebep olan diğer ekonomik parametreler ile dolar arasındaki korelasyonlar belirlenmiştir. Yüksek ve düşük korelasyonlu olduğu ekonomik parametreler tespit edilmiştir. Ekonomik parametrelerin geçmiş verileri kısa, orta ve uzun vade olarak üç farklı zaman diliminde incelenerek yapay sinir ağlarında eğitime tabi tutulmuş, ARMA zaman serisi modeli çıkartılmıştır. Doların yüksek korelasyonlu olduğu parametreler ile daha doğru tahmin sonuçları elde edilmiştir. Her bir eğitimde 5000 iterasyon çalıştırılmıştır. Eğitim sonucunda ortalama karesel hatalar 10e-11 seviyelerinde belirlenmiş olup oldukça başarılı bulunmuştur.

Abstract:
With the developing world, individuals, communities and companies need to engage in activities such as production, consumption and trade in order to continue their lives. It is also important for them to maintain their assets and grow by continuously investing in these assets. For this reason, people or companies want to grow by using investment tools and invest their assets in foreign currency, stocks, gold, real estate, bonds, time deposits, etc. Investment instruments may not always increase assets, they may also decrease the value of the asset according to global capital movements and parameters. For this reason, an investor wants to be able to predict what the future value of the investment instrument will be.
There are many financial methods and indicators used for the future value estimation of the investment instrument. With the development of technology, classical financial methods have been replaced by computers and artificial intelligence technologies. Predictions determined by using artificial intelligence techniques now give much more accurate results.
In this thesis, future estimation of investment instruments was made using artificial neural networks, which is one of the artificial intelligence techniques. The US Dollar currency, which is accepted worldwide as an investment tool, has been examined and future forecasts have been made. Correlations between the dollar and other economic parameters that cause the dollar to increase and decrease were determined. The economic parameters that are highly and lowly correlated have been determined. The historical data of the economic parameters were examined in three different time periods as short, medium and long term, trained in artificial neural networks, and the ARMA time series model was created. More accurate estimation results were obtained with the parameters that the dollar is highly correlated with them. 5000 iterations were run in each training. As a result of the training, the mean squared errors were determined at the 10e-11 levels and were found to be quite successful.