Pay senedi fiyatlarını etkileyen değişkenlerin C4.5 karar ağacı algoritması ile modellenmesi
Modeling the variables affecting stock prices with c4.5 decision tree algorithm
Yazar: İSMAİL GÜRSOY
Danışman: DOÇ. DR. MEHMET FATİH BAYRAMOĞLU
Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2019
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Algoritmalar = Algorithms ; Borsa İstanbul = İstanbul Stock Exchange ; Fiyat hareketi = Price movement ; Fiyatlandırma = Pricing ; Hisse senetleri = Stocks ; Karar ağacı = Decision tree ; Pay senetleri = Stocks tradet ; Veri madenciliği = Data mining

Özet:
Yatırımcılar, çeşitli finansal analiz yöntemlerini kullanarak ortalamanın üzerinde getiri elde etmek isterler. Ancak finansal analiz yöntemlerinden hangisinin kullanılacağı, yatırımcı profili ve işlem yapılacak piyasa türüne göre değişmektedir. BIST pay senedi endeksleri ile ilgili piyasanın etkinliği çalışmaları, BIST için Temel Analiz Yönteminin ortalamanın üzerinde getiri sağlayabilmek için kullanılabileceğini göstermektedir. Temel Analiz, makro değişkenlerden başlayan ve firma analizine kadar süren bir süreci içermektedir. Bu açıdan yatırımcılar için ilgi duydukları pay senetlerini etkileyen makroekonomik ve mikroekonomik değişkenlerin tespit edilmesi ve incelenmesi önem arz etmektedir. Ancak her bir pay senedi için bu analizleri yapmak, yatırımcılar için zor ve zaman alıcı olabilir. Bu açıdan, ilgili analizi içeren kısayol niteliğindeki pay senedi kural setlerinin olması özellikle irrasyonel davranışlar sergileyebilen yatırımcı profili için faydalı olacaktır.  
Bu düşünceyle çalışma kapsamında, BIST 100'de işlem gören pay senetleri için kural setleri oluşturulmaya çalışılmıştır. Öncelikle, çalışmada kullanılacak makroekonomik ve mikroekonomik değişkenlerin tespit edilmesi için literatür çalışması yapılmıştır. Tespit edilen değişkenler uzman görüşü anketiyle, finans uzmanları tarafından değerlendirilmiştir. 2006Q1 – 2017Q3 dönemi için veri seti tam olan BIST 100'deki 69 firma için veri madenciliği yöntemlerinden C4.5 Karar Ağacı Algoritması ile analiz çalışması yapılmıştır. Analiz sonuçlarına göre, 69 firma için modelin başarılı dönemleri doğru tahminleme oranı %92,51'dir. Bu araştırmanın sonucunda; 69 pay senedi için kural setleri oluşturulmuş, sektörlere göre sonuçlar paylaşılmış, makroekonomik ve mikroekonomik değişkenlerin ilgili literatürle ve finans uzmanlarıyla yapılan anket sonuçlarıyla karşılaştırılması yapılmıştır.

Abstract:
Investors want to earn above-average returns by using various financial analysis methods. However, which financial analysis methods will be used depends on the investor profile and the type of stock market to be traded. Market efficiency studies, related to BIST Stock Exchange, demonstrate that the Fundamental Analysis Method for BIST can be used for generating above-average returns. Fundamental Analysis consists of a process starting from macro variables to lasting firm analysis. In this respect, it is crucial for investors to identify and examine macroeconomic and microeconomic variables affecting the shares which they are interested in. However, making this analysis for each stock may be difficult and time consuming for investors. In this regard, producing set of shortcut rules for stocks including the relevant analysis is particularly beneficial for the investor profile preferring irrational behavior.
In this respect, within the scope of the study, it was tried to establish set of shortcut rules for stocks traded in BIST 100. At the beginning, a literature study was performed to determine the macroeconomic and microeconomic variables to be used in the study. After that, the selected variables were evaluated by finance experts with the survey. Analysis was performed with C4.5 Decision Tree Algorithm, which is one of the data mining methods, for the 69 stocks in BIST 100 whose data set is complete for 2006Q1 - 2017Q3 period. According to the results of the analysis, model's correctly classifying rate of the successful periods for the 69 stocks is 92.51%. As a result of this research; sets of rules were created for the 69 stocks, the results were shared according to the sectors, macroeconomic and microeconomic variables were compared with relevant literature and the results of the opinion surveys of finance experts.