Yapay sinir ağları ile hisse senedi fiyat tahmin modeli: Türk Hava Yolları uygulaması

Basit Öğe Kaydı
dc.authorid0000-0001-7429-2278en_US
dc.contributor.authorYürük, Muhammed Fatih
dc.date.accessioned2022-05-05T10:57:42Z
dc.date.available2022-05-05T10:57:42Z
dc.date.issued2021en_US
dc.departmentDicle Üniversitesi, Sivil Havacılık Yüksek Okulu, Havacılık Yönetimi Bölümüen_US
dc.description.abstractLiteratürde hisse senetleri tahmini için farklı metodlar yer almaktadır. Bu metodların en önemlilerinden biri de yapay sinir ağları yöntemidir. Bu çalışmada Türk Hava Yoları hisse senedinin tahmini için yapay sinir ağları metodu kullanılmıştır. Ayrıca çalışmada yapay sinir ağları yöntemi ile zaman seri analizi yapılmıştır. Türk Hava Yolları hisse senedi değerlerini etkilemede önemli olan 5 bağımsız değişken kullanılmış olup, 01/04/2014-21/09/2021 tarihleri arasındaki günlük değerler çalışma kapsamına alınmıştır. Çalışmada 5 yapay sinir ağı modeli oluşturulmuştur. Bu modeller içinde en iyi performansı gösteren model çalışma kapsamına alınmıştır. Çalışma sonucunda Ortalama Mutlak Yüzde Hatanın (MAPE) hesaplanmasında eğitim seti için; 2,18 test seti için; 2,28 onaylama seti için; 2,46 değerleri elde edilmiştir. Korelasyon Katsayısının (CORR) hesaplanmasında ise eğitim, test ve onaylama setleri için 0,99 değerleri elde edilmiştir. Bu sonuçlar oluşturulan modelin tahminleme performansının güçlü olduğunu ve hisse senet tahminlerinde kullanabileceğini göstermiştir.en_US
dc.description.abstractThere are different methods for estimating stocks in the literature. One of the most important of these methods is the artificial neural network method. In this study, artificial neural network method was used for the prediction of Turkish Airlines stock. In addition, time series analysis was performed with the artificial neural network method. 5 independent variables, which are important in affecting Turkish Airlines stock values, were used, and daily values between 01/04/2014-21/09/2021 were included. 5 artificial neural network models were created. The model with the best performance among these models was included. As a result of the study, for the training set in calculating the Mean Absolute Percentage Error (MAPE); For 2.18 test sets; For 2.28 validation set; 2.46 values were obtained. In the calculation of the Correlation Coefficient (CORR), 0.99 values were obtained for the training, test and validation sets. These results showed that the estimation performance of the created model is strong and can be used in stock predictions.en_US
dc.identifier.citationYürük, M. (2021). Yapay sinir ağları ile hisse senedi fiyat tahmin modeli: Türk Hava Yolları uygulaması. Journal of Aviation (Online), 5(2), 282-289.en_US
dc.identifier.doi10.30518/jav.1015502en_US
dc.identifier.endpage289en_US
dc.identifier.issn2587-1676
dc.identifier.issue2en_US
dc.identifier.startpage282en_US
dc.identifier.trdizinid501249en_US
dc.identifier.urihttps://app.trdizin.gov.tr/makale/TlRBeE1qUTVPUT09
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11468/9785
dc.identifier.urihttps://search.trdizin.gov.tr/yayin/detay/501249
dc.identifier.volume5en_US
dc.indekslendigikaynakTR-Dizinen_US
dc.institutionauthorYürük, Muhammed Fatih
dc.language.isotren_US
dc.relation.ispartofJournal of Aviation (Online)en_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Uluslararası Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectYSAen_US
dc.subjectMakine öğrenmesien_US
dc.subjectYapay zekaen_US
dc.subjectZaman serisien_US
dc.subjectYapay sinir ağlarıen_US
dc.subjectANNen_US
dc.subjectMachine learningen_US
dc.subjectArtificial intelligenceen_US
dc.subjectTime seriesen_US
dc.subjectArtificial neural networksen_US
dc.titleYapay sinir ağları ile hisse senedi fiyat tahmin modeli: Türk Hava Yolları uygulamasıen_US
dc.title.alternativePredicting stock prices using artificial neural networks model: Turkish Airlines applicationen_US
dc.typeArticleen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
Yapay Sinir Ağları ile Hisse Senedi Fiyat Tahmin Modeli.pdf
Boyut:
836.48 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Makale Dosyası
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
[ X ]
İsim:
license.txt
Boyut:
1.44 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

Sivil Havacılık Yüksekokulu Koleksiyonu
TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu