TY  - JOUR
TI  - Pay Senedi Fiyat Yönünün Makine Öğrenmesi Yöntemleri ile Tahmini: Borsa İstanbul Örneği
AB  - Bu çalışmada Borsa İstanbul 30 Endeksinde ve Kurumsal Yönetim Endeksinde bulunan beşimalat sanayi şirketinin 2010/3 ve 2020/3 dönemine ait verilerle üç ay sonraki ortalaması alınmışpay senedi fiyat yönü tahmin edilmiştir. Veri seti, örnek kapsamındaki şirketlerin üçer aylık dokuzmali tablo verisi ve üç aylık ortalaması alınmış beş makroekonomik değişkenden oluşmaktadır.Tahmin yöntemleri olarak Yapay Sinir Ağları, Sınıflandırma ve Regresyon Ağacı ile K- En YakınKomşu Algoritması kullanılmıştır. Çalışmada kullanılan tüm yöntemlerde 10 katlı çaprazdoğrulama yöntemi kullanılmıştır. Yapay Sinir Ağları ile Sınıflandırma ve Regresyon Ağacıanalizlerinde en iyi parametrelerin ve performans kriterlerinin belirlenmesi fonksiyonu kullanılarakverilen parametre aralıkları doğrultusunda en iyi sonuç veren modeller elde edilmiştir. Analizsonucuna göre pay senedi fiyat yününü Yapay Sinir Ağları %98,05, Sınıflandırma ve RegresyonAğacı %96,10 ve K- En Yakın Komşu Algoritması %92,20 oranında genel sınıflandırma doğruluğuelde etmiştir. Sınıflandırma ve Regresyon Ağacının oluşturulmasında verileri ikiye bölen önemlideğişkenler olarak “Net Kâr Marjı”, “Fiyat/Kazanç Oranı”, “Hisse Başına Kâr Oranı”, “CDS Primi (üçaylık ortalama)” ve “Tüketici Güven Endeksi” bulunmuştur. Bu bulgular, yatırımcıların buçalışmada kullanılan modelleri kullanabileceklerini ve/veya hali hazırda kullanmış olduklarımodellere dâhil edebileceklerini göstermektedir.
AU  - AKSOY, BARIS
DO  - 10.20409/berj.2021.312
PY  - 2021
JO  - Business and Economics Research Journal
VL  - 12
IS  - 1
SN  - 2619-9491
SP  - 89
EP  - 110
DB  - TRDizin
UR  - http://search/yayin/detay/423808
ER  -