İMKB 100 endeksinin yapay sinir ağları ve Newton nümerik arama modelleri ile tahmini ve sonuçların karşılaştırılması

Abstract

Bu tez çalışmasında İMKB 100 endeksi ile ilişkili bazı piyasa değişkenleri kullanılarak çeşitli modelleme çalışmaları yapılmış ve bu tahmin modelleri geleneksel zaman serileri, nümerik arama modelleri ve yapay sinir ağları yöntemleri ile tahmin edilmeye çalışılmıştır. Modelleme çalışmalarında geleneksel zaman serileri için ARMA(p,q), Nümerik Arama Modelleri için Newton yöntemi ve Yapay Sinir Ağları için ise Geri Yayılım Algoritması kullanılmıştır. Stokastik verilerin kullanıldığı zaman serilerinde modelleme çalışmaları tahmin sonuçlarına göre kıyaslanmıştır.

In this thesis different models were developed using some variables that are relevant to ISE 100 indice. These models were tried to predict by using traditional time series, numerical search models and artificial neural networks. For models, 3779 daily data were used corresponding to ISE 100 indice, golden price, interest rate, dual transactions between banks (TL) and USD daily closing price value.In these models for traditional time series ARMA(p,q), for numerical search models Newton method and for artificial neural networks backpropation algorithm were used. Stochastic data were used in time series and modelling works were comperad by using their prediction results.