TY  - JOUR
TI  - Yapay Sinir Ağları ve Çoklu Doğrusal Regresyon Kullanarak Emeklilik Fonu Net Varlık Değerlerinin Tahmin Edilmesi
AB  - Bu çalışmada Türkiye’de faaliyet gösteren ve atak portföy yapısı ile tanımlanan 12 bireysel emeklilik fonunun Aralık 2005- Ocak 2020 dönemi arasında aylık olarak net varlık değerleri (NAV) çok katmanlı algılayıcı (ÇKA) ve çoklu doğrusal regresyon yöntemleriyle tahmin edilmeye çalışılmıştır. Bunun için 12 bağımsız değişken ve bir bağımlı değişkenden oluşan modeller oluşturulmuş; elde edilen sonuçların başarı oranları ve hata değerleri karşılaştırılmıştır. ÇKA yönteminde giriş katmanında 12 düğüm, 2 gizli katman ve her gizli katmanda 5 düğüm ve çıkış katmanında bir düğüm olan bir ağ modeli tasarlanmıştır. Tasarlanan bu ağ modelinde gizli katma sayısı ve her gizli katmandaki nöron sayısı aynıdır. Çoklu doğrusal regresyon modelinde 12 bağımsız değişken ile bir bağımlı değişken arasındaki bağıntıyı ortaya koymak ve tahminde bulunmak için her bir bireysel emeklilik yatırım fonunun net varlık değeri için bir model oluşturulmuştur. ÇKA ağının başarı oranı %77,40, R2 0,986, RMSE 0,011, MAE 0,006, MAPE 0,076; ÇDR ise başarı oranı ise %44,54, R2 0,981, RMSE 0,024, MAE 0,018, MAPE 0,400 olmuştur. Bu çalışma sonucunda ÇKA’nın başarısının geleneksel ekonometrik bir yöntem olan doğrusal regresyona göre daha iyi olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Elde edilen bu sonuçlar Türkiye’de bundan önceki yapılan çalışmalar ile paralellik göstermektedir. Ayrıca bu çalışma profesyonel fon yöneticiler için de yönettikleri fonların performansını sürdürülebilir hale getirmesi ve değişen ekonomik koşullara göre portföylerini oluşturmasında yardımcı olacağı düşünülmektedir.
AU  - Terzioğlu, Mustafa
AU  - KAYAKUŞ, Mehmet
DO  - 10.17671/gazibtd.742995
PY  - 2021
JO  - Bilişim Teknolojileri Dergisi
VL  - 14
IS  - 1
SN  - 1307-9697
SP  - 95
EP  - 103
DB  - TRDizin
UR  - http://search/yayin/detay/473584
ER  -