YAPAY SİNİR AĞLARI VE FİNANS ALANINA UYGULANMASI: HİSSE SENEDİ FİYAT TAHMİNLEMESİ
YAPAY SİNİR AĞLARI VE FİNANS ALANINA UYGULANMASI: HİSSE SENEDİ FİYAT TAHMİNLEMESİ
Yazar: Tektaş, Arzu; Karataş, Abdülmecit
Dergi: Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Vol. 18 No. 3-4, 2010

Öz&pound;ü Çalışmanın amacı işletme problemlerine uygulanabilecek yöntemlerarasında yaygınlaşmakta olan yapay sinir ağlarını (YSA) tanıtmak, finans alanındauygulanabilirliğini araştuıp Türkiye ile ilgili bir uygulama yaparak katkıdabulunmaktır. YSA, verideki ilişki kalıplarım ve eğilimleri tanıyarak öngörüm veya verisınıflaması yapar. YSA. problemi modellemeye ve istatistiksel varsayımlar yapmayagerek duymadan örneklerle öğrenir. Ancak optimal ağ topolojisini belirleyen biryöntem yoktur. Ampirik çalışmada, YSA kullanarak yedi şirketin hisse senedi fiyatıtahmin edilmiştir İlk aşamada YSA yöntemi haftalık ve günlük verilere uygulanmış,günlük veri kullanımı daha başarılı sonuçlar vermişür. ikinci aşamada günlük verilerleYSA ve doğmsiil regrasyon yöntemleri denenmiştir. YSA'nın regrasyondan dahabaşarılı sonuçlar vermesi, alternatif {inansal analiz yöntemleri arasındadeğerlendirilebileceğini gösterir. Abstract: This study discusses Artificial Neural Networks (ANN) asone of the recent methods in business decision-making; it reviews ANNapplications in finance and carries out an empirical study in Turkey. ANNs arepreferably used for detecting patterns and trends in data and thus makingprediction or classification. ANN learns from examples without having to makestatistical assumptions or model the complete problem, However, determiningthe optimal ANN topology requires experimentation, The empirical studypredicts the closing prices of seven firms' common stocks, ANN is first appliedto daily and weekly price data where daily data performs better, Secondly, dailyprices are predicted using ANN and linear regression. Higher predictionperformance achieved by ANN might imply that ANN can be considered as analternative financial analysis tool.

Öz&pound;ü Çalışmanın amacı işletme problemlerine uygulanabilecek yöntemlerarasında yaygınlaşmakta olan yapay sinir ağlarını (YSA) tanıtmak, finans alanındauygulanabilirliğini araştuıp Türkiye ile ilgili bir uygulama yaparak katkıdabulunmaktır. YSA, verideki ilişki kalıplarım ve eğilimleri tanıyarak öngörüm veya verisınıflaması yapar. YSA. problemi modellemeye ve istatistiksel varsayımlar yapmayagerek duymadan örneklerle öğrenir. Ancak optimal ağ topolojisini belirleyen biryöntem yoktur. Ampirik çalışmada, YSA kullanarak yedi şirketin hisse senedi fiyatıtahmin edilmiştir İlk aşamada YSA yöntemi haftalık ve günlük verilere uygulanmış,günlük veri kullanımı daha başarılı sonuçlar vermişür. ikinci aşamada günlük verilerleYSA ve doğmsiil regrasyon yöntemleri denenmiştir. YSA'nın regrasyondan dahabaşarılı sonuçlar vermesi, alternatif {inansal analiz yöntemleri arasındadeğerlendirilebileceğini gösterir. Abstract: This study discusses Artificial Neural Networks (ANN) asone of the recent methods in business decision-making; it reviews ANNapplications in finance and carries out an empirical study in Turkey. ANNs arepreferably used for detecting patterns and trends in data and thus makingprediction or classification. ANN learns from examples without having to makestatistical assumptions or model the complete problem, However, determiningthe optimal ANN topology requires experimentation, The empirical studypredicts the closing prices of seven firms' common stocks, ANN is first appliedto daily and weekly price data where daily data performs better, Secondly, dailyprices are predicted using ANN and linear regression. Higher predictionperformance achieved by ANN might imply that ANN can be considered as analternative financial analysis tool.