Orman Ürünleri ve Mobilya Sanayinde Hisse Senedi Fiyat Hareketlerinin Markov Zincirleri Yöntemi ile Tahmin Edilmesi

Year 2023, , 43 - 58, 25.06.2023

Nadir Ersen , Kadri Cemil Akyüz , İlker Akyüz

https://doi.org/10.58816/duzceod.1288486

Abstract

Karar alma sürecini etkileyen değişkenlerin sayısal ve nitelik anlamında artış göstermesi, geleneksel karar alma yöntemlerinin yetersiz kalmasına neden olmuştur. Hisse senedi piyasası farklı birçok değişkenin etkilediği dinamik piyasalar arasında yer almaktadır. Bu tarz piyasalarda karar alabilmek ve gelecek ile ilgili tahminlerde bulunabilmek dinamik ve stokastik analizlere gereksinim göstermektedir. Stokastik bir süreç olan Markov zincirleri değişkenlerin gelecekteki davranışlarını tahmin etmek amacıyla şimdiki davranışlarının analiz edilmesini sağlayan bir yöntemdir. Bu çalışmada BIST’te Mobilya ve Orman Ürünleri Sanayi alanında işlem gören firmaların hisse senedi fiyatlarının tahminlenmesi amacıyla Markov zincirleri yöntemi kullanılmıştır. İşlem gören altı adet firmanın 01.04.2022-31.03.2023 dönemine ait hisse kapanış fiyatları kullanılarak yapılan çalışmada altı adet hisse senedinden dördünün fiyat hareketi başarılı bir şekilde tahmin edilmiştir. Bu çerçevede gelecekteki hisse senedi fiyat hareketlerinin tahmininde Markov zincirleri yönteminin kullanılmasının başarılı olduğunu söyleyebiliriz. Değer artış olasılığı uzun dönemde yüksek olan hisse senedinin beklenen getirisi en yüksek olan hisse senedi çıkmıştır.

Keywords

Hisse senedi, Markov zinciri, Tahmin, Orman ürünleri ve mobilya

References

• Ataman, G., Acar, E., ve Durak, M. G. (2017). Using markov chains in prediction of stock price movements: a study on automotive industry. 23rd International Scientific Conference on Economic and Social Development, 228-238, Madrid.
• Barnett, R. A., & Zieger, M. R. (2003). Applied mathematics. New Jersey: PrenticeHall.
• Başoğlu, U., Ceylan, A., ve Parasız, İ. (2009). Finans: teori, kurum, uygulama. Bursa: Ekin Basım Yayın Dağıtım.
• Birgili, M.E. (2013). Teknik analiz yöntemi kullanan yatırımcıların davranışsal finans modelleri ile açıklanması Türkiye’de bir araştırma. Yüksek Lisans Tezi. Aydın Adnan Menderes Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Aydın.
• Budnick, F. S. (1988). Applied Mathematics for business, economics and social sciences. New York: McGraw-Hill Internationals Editions.
• Can, T., ve Öz, E. (2009). Saklı markov modelleri kullanılarak Türkiye’de dolar kurundaki değişimin tahmin edilmesi. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 38(1), 1-23.
• Dahamsheh, A., ve Aksoy, H. (2009). Kurak bölge aylık yağışlarının markov zinciri eklenmiş koşullu ileri beslemeli geri yayılımyapay sinir ağları ile tahmin. İTÜ dergisi/d, 8(6), 37-48.
• D’Amico, G., & Petroni, F. (2012). A semi-markov model for price returns. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 391(20), 4867-4876.
• Dewachter, H. (2001), Can markov switching models replicate chartist profits in the foreign exchange market?. Journal of International Money and Finance, 20, 25-41.
• Doubleday, K. J., & Esunge, J. N. (2011). Application of markov chains to stock trends. Journal of Mathematics and Statistics, 7(2): 103-106.
• Dueker, M., & Neely, C.J. (2007), Can markov switching models predict excess foreign exchange returns?.Journal of Banking & Finance, 31, 279-296.
• Ergeç, F. (1996). Markov analizi ile hisse senedi fiyatının tahmin edilmesi. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi. 25(2), 123-151.
• Fılar, J. & Vrieze, K. (1996).Competitive markov decision problems. New York: Springer.
• Fitriyanto, A. ve Lestari, T.E. (2018). Application of markov chain to stock trend: a study PT HM Sampoerna, tbk.3rd Annual Applied Science and Engineering Conference, 012007-1-012007-6, Bandung, Indonesia.
• Hsu, C. M. (2011). A hybrid procedure with feature selection for resolving stock/futures price forecasting problems. Neural Computing and Applications, 22, 651-671.
• Idolor, E. J. (2010). Security prices as markov processes. International Research Journal of Finance and Economics, 59, 62-76.
• İlarslan, K. (2014). Hisse senedi fiyat hareketlerinin tahmin edilmesinde markov zincirlerinin kullanılması: İMKB 10 bankacılık endeksi işletmeleri üzerine ampirik bir çalışma. Journal of Yaşar University, 9(35), 6185-6198.
• Kallah-Dadagu, G., Apatu, V., Okoe Mettle, F., Arku, D. & Dedrah, G. (2022). Application of markov chain techniques for selecting efficient financial stocks for investment portfolio construction. Journal of Applied Mathematics, 2863302, 9 pages. https://doi.org/10.1155/2022/2863302
• Karaca, M. E., ve Alp, S. (2017). Markov zincirleri yöntemini kullanarak altın fiyatları ile BIST 100 endeksi arasındaki ilişkinin analizi. Sosyal ve Beşeri Bilimler Araştırmaları Dergisi, 18(40), 1-12.
• Konuralp, G. (2005). Sermaye piyasaları: analizler, kuramlar ve portföy yönetimi. İstanbul: Alfa Basım Yayım Dağıtım.
• Kostandinova, V., Georgiev, I., Mihova, V., & Pavlov, V. (2021). An application of markov chains in stock price prediction and risk portfolio optimization. Seventh International Conference on New Trends in the Applications of Differential Equations in Sciences (NTADES 2020), 030018-1-030018-11, St. Constantin and Helena, Bulgaria
• Liu, T. (2010). Application of markov chains to analyze and predict the time series. Modern Applied Science, 4(5), 162-166.
• Önder, A. (2005). Hisse Senedi piyasasında teknik analiz yönteminin güvenilirliğinin test edilmesi. Yüksek Lisans Tezi. Afyon Kocatepe Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Afyon.
• Öz, E. (2009), İstanbul menkul kıymetler borsası üzerine saklı markov modeli ile bir tahminleme. Gazi Üniversitesi Ekonomik Yaklaşım Dergisi, 20(72), 59-85.
• Özdemir, A., ve Demireli, E. (2014). Hisse senedi fiyat verimliliğinin markov zincirleri ile analizi BIST teknoloji endeksi hisse senedi fiyatları üzerine bir uygulama. Verimlilik Dergisi, 1, 41-60.
• Ross, S. M. (2014). Introduction to probability models. USA: Academic Press.
• Shiyun, W., Guan, L. K., & Chang, C. (1999), A new methodology for studying ıntraday dynamics of nikkei index futures using markov chains. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 9, 247-265.
• Taha, H. A. (2007).Operations research: an introduction. USA: Pearson.
• Takacs, L. (1960). Stochastics processes: problems and solutions. London: Methuen & Co./ John Wiley.
• URL-1. (2023). https://www.isyatirim.com.tr/tr-tr/analiz/hisse/Sayfalar/default.aspx. Erişim Tarihi: 05.04.2023
• Vasanthi, S., Subha, V., & Nambi, S. T. (2011). An empirica study on stock index trend prediction using markov chain analysis. Journal on Banking Financial Services and Insurance Research, 1(1), 72-91.
• Winston, W. L., & Goldberg J. B. (2004). Operations research: applications and algorithms. Belmont: Cengage Learning.
• Yenisu, E. (2020). Hisse senetleri fiyatlarının markov zincirleri ile analizi: BIST 100 şirketleri üzerine bir uygulama. Giresun Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 6(2), 261-277.