Short-term Price Prediction in Initial Public Offerings Using XGBoost: Bist Technology Sector Example

Abstract

The aim of the study is to predict the closing price of the next trading day's stocks, of the initial public offering firms in the short term (between 5 and 10 days). For this purpose, firstly, the companies that went public in BIST in 2022, 2023, and 2024 are listed. Among these sectors, the decision was made to conduct the research in the technology sector, which experienced the highest number of initial public offerings in 2024. Using the model created with the XGBoost algorithm, price prediction for the Borsa Istanbul technology sector was made. The data to be used in the analyses consist of the daily closing stock prices of FORTE, which was the first IPO in 2023 and operates in the technology sector, from 15.06.2023 to 28.06.2024. It also includes the daily closing values of the BIST TECHNOLOGY and BIST IPO indices, and the first four-day closing stock prices of the technology sector companies (ODINE, PATEK, and ALTNY) that were the first IPOs in 2024. As a result of the coding steps performed using Python, it was found that the difference between the predicted prices and the actual prices gradually decreased from the fifth to the tenth day after the IPO.

Keywords

• Initial Public Offering
• Stock Price Prediction
• XGboost Algorithm

XGBoost ile İlk Halka Arzlarda Kısa Vadeli Fiyat Tahmini: BİST Teknoloji Sektörü Örneği

Abstract

Çalışmanın amacı, ilk halka arz edilen firmaların hisse senetlerinin kısa vadeli olarak (5 ile 10 gün arasındaki) bir sonraki işlem gününün kapanış fiyatının tahmin edilmesidir. Bu amaçla öncelikle 2022, 2023 ve 2024 yıllarında BİST’te halka arz edilen şirketler listelenmiştir. Bu sektörler arasında 2024 yılında en fazla ilk halka arzın gerçekleştiği teknoloji sektöründe araştırmanın yapılması tercih edilmiştir. Bu sebeple Borsa İstanbul teknoloji sektörü özelinde, XGBoost algoritmasıyla oluşturulan model yardımıyla fiyat tahmini yapılmıştır. Analizlerde kullanılacak veriler, 2023 yılında ilk halka arz olan ve teknoloji sektöründe faaliyet gösteren FORTE firmasının 15.06.2023 ile 28.06.2024 tarihleri arasındaki günlük hisse senedi kapanış fiyatlarından, BİST TEKNOLOJİ ve BİST HALKA ARZ endekslerinin günlük kapanış değerlerinden ve 2024 yılında ilk halka arz olan teknoloji sektörü firmalarının (ODINE, PATEK ve ALTNY) ilk dört günlük hisse senedi kapanış fiyatlarından oluşmaktadır. Python programlama dili kullanılarak gerçekleştirilen kodlama adımlarının sonucunda, halka arzdan sonraki beşinci günden onuncu güne kadar hesaplanan tahmini fiyatlar ile gerçek fiyatlar arasındaki farkın giderek azaldığı belirlenmiştir.

Keywords

• İlk Halka Arz
• Hisse Senedi Fiyat Tahmini
• XGBoost Algoritması

References

1. Bakırhan, C. and Sayılgan, G. (2023). Hisse senedi ilk halka arzlarının kısa ve uzun dönemli performans analizi: Borsa İstanbul örneği (1993-2020). Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, 78(4), 635-661. https://doi.org/10.33630/ausbf.1134693
2. Balıkçı, B. and Tunçel, M.B. (2025). Halka arz işlemleri ile yatırımcı portföyleri arasındaki ilişkinin incelenmesi. İktisadi İdari ve Siyasal Araştırmalar Dergisi, 10(26), 1-11. https://doi.org/10.25204/iktisad.1459848
3. Beatty, R.P. and Ritter, J.R. (1986). Investment banking, reputation, and the underpricing of initial public offerings. Journal of Financial Economics, 15(1-2), 213-232. https://doi.org/10.1016/0304-405X(86)90055-3
4. Brau, J.C. and Fawcett, S.E. (2006). Initial public offerings: An analysis of theory and practice. The Journal of Finance, 61(1), 399-436. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.2006.00840.x
5. Brownlee, J. (2018). Deep learning for time series forecasting: Predict the future with MLPs, CNNs and LSTMs in Python. San Francisco: Machine Learning Mastery.
6. Cai, K. and Lee, H. (2013). Stock price reactions to debt initial public offering announcements. Journal of Applied Business Research, 29(1), 69-78. Retrieved from https://core.ac.uk/
7. Chen, G., Firth, M. and Kim, J.B. (2000). The post-issue market performance of initial public offerings in China's new stock markets. Review of Quantitative Finance and Accounting, 14, 319-339. https://doi.org/10.1023/A:1008358609204
8. Chen, T. and Guestrin, C. (2016). XGboost: A scalable tree boosting system. In B. Krishnapuram et al. (Eds.), Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining (pp. 785-794). https://doi.org/10.1145/2939672.293978

9. Chi, J. and Padgett, C. (2005). Short-Run underpricing and its characteristics in Chinese initial public offering (IPO) markets. Research in International Business and Finance, 19(1), 71–93. https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2004.10.004
10. Dawson, S.M. (1987). Secondary stock market performance of initial public offers, Hong Kong, Singapore and Malaysia: 1978- 1984. Journal of Business Finance B Accounting, 14(1), 65-76. https://doi.org/10.1111/j.1468-5957.1987.tb00529.x
11. Deb, P. (2013). Signaling type and post‐IPO performance. European Management Review, 10(2), 99-116. https://doi.org/10.1111/emre.12012
12. Durukan, M.B. (2002). The relationship between IPO returns and factors influencing IPO performance: Case of Istanbul Stock exchange. Managerial Finance, 28(2), 18-38. https://doi.org/10.1108/03074350210767672
13. Düzer, M. (2022). İlk halka arzlara yönelik kısa dönem fiyat performans incelemesi ve sektörel karşılaştırma. Çankırı Karatekin Üniversitesi İİBF Dergisi, 12(1), 249-275. https://doi.org/10.18074/ckuiibfd.1038703
14. Elma, O.E. (2017). İlk halka arzlarda değerleme etkisi: Borsa İstanbul’da bir uygulama. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Doktora Tezi, Denizli.
15. Emeç, M. and Özcanhan, M. H. (2023). Makine öğrenmesi algoritmalarında hiper parametre belirleme. In E. Yiğit and U. Özkaya (Eds.), Mühendislikte öncü ve çağdaş yaklaşımlar (pp. 71-98). İzmir: Duvar Publishing.
16. Fischer, T. and Krauss, C. (2018). Deep learning with long short-term memory networks for financial market predictions. European Journal of Operational Research, 270(2), 654–669. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2017.11.054
17. Gupta, V., Singh, S. and Yadav, S.S. (2023), Disaggregated IPO returns, economic uncertainty and the long-run performance of SME IPOs. International Journal of Emerging Markets, 18(10), 3847 – 3867. https://doi.org/10.1108/IJOEM-09-2020-1098
18. Haque, M. I., Prince, M. and Shaik, A.R. (2023). Predicting Aramco’s IPO Long-Term Performance During COVID Times. In A. Khanna, Z. Polkowski and O. Castillo (Eds.) Proceedings of data analytics and management (pp. 69-80). https://doi.org/10.1007/978-981-19-7615-5_6
19. Hyndman, R.J. and Athanasopoulos, G. (2021). Forecasting: Principles and practice (3rd ed.). OTexts: Melbourne, Australia.
20. İmece, S. (2019). Demand forecasting with individual and combined models in pharmaceutical industry (Unpublished doctoral dissertation). Istanbul Technical University, Istanbul, Türkiye.
21. Isbank. (2024). İş bankası. Erişim adresi: https://ekonomi.isbank.com.tr/contentmanagement/Documents/tr03_aylik/2024/DTEG_202406.pdf
22. Jabeur, S.B., Mefteh-Wali, S. and Viviani, J.L. (2024). Forecasting gold price with the XGBoost algorithm and SHAP interaction values. Annals of Operations Research, 334(1), 679-699. https://doi.org/10.1007/s10479-021-04187-w
23. Jamaani, F. and Abdullahi, D.A. (2021). Modifier effects of country-level transparency on global underpricing difference: New hierarchical evidence. International Review of Financial Analysis, 74(C), 1016-1067. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2021.101667
24. Jindal, M., Nagariy, R. Rajendran, V. Tiwari, A. and Sharma, D. (2024). Post-listing pricing performance of ınitial public offers: Insights from India. Proceedings on Engineering Sciences, 6(2), 827 – 836. Retrieved from https://oaji.net/
25. Kahraman, İ.K. ve Coşkun, E. (2020). İlk halka arzda düşük fiyatlama seviyesi zamanla değişiyor mu? Borsa İstanbul üzerine bir araştırma. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 34(1), 141-161. https://doi.org/10.16951/atauniiibd.620084
26. KAP. (2024). Şirket bilgileri. Erişim adresi: https://www.kap.org.tr/tr/sirket-bilgileri/ozet
27. Keasey, K. and Short, H. (1992). The winner's curse model of underpricing: A critical assessment. Accounting and Business Research, 23(89), 74-78. https://doi.org/10.1080/00014788.1992.9729862
28. Kim, K.J. and Won, C.H. (2018). Forecasting the volatility of stock price index: A hybrid model integrating LSTM with multiple GARCH-type models. Expert Systems with Applications, 103, 25–37. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2018.03.002
29. Kirkulak, B. and Davis, C. (2005). Underwriter reputation and underpricing: Evidence from the Japanese IPO market. Pacific-Basin Finance Journal, 13(4), 451-470. https://doi.org/10.1016/j.pacfin.2004.09.004
30. Kıymaz, H. (1997). İMKB’de halka arz edilen mali sektör hisse senetlerinin performanslarını etkileyen faktörlerin incelenmesi. İMKB Dergisi, 1(2), 69-90. Erişim adresi: https://www.borsaistanbul.com/
31. Kurtaran, A.T. (2013). Türkiye’deki ilk halka arzların ilk getirileri ile uzun dönem fiyat performansları arasındaki ilişkinin analizi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 11, 185-210. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/en/pub/ulikidince/
32. Malik, S., Harode, R. and Kunwar, A.S. (2020). Xgboost: A deep dive into boosting. Simon Fraser University, Burnaby, BC, Canada.
33. Mangala, D. and Dhanda, M. (2022). Earnings management around initial public offerings (IPO): Impact on post issue stock performance in India. Finance India, 36(4), 1245 – 1272. Retrieved from ebscohost.com
34. Orhan, M. (2006). Short-and long-run performance of IPOs traded on the Istanbul Stock Exchange. In G.N. Gregoriou (Ed.), Initial public offerings (pp. 45-55). Oxford: Butterworth-Heinemann.
35. Otlu, F. and Ölmez, S. (2011). Halka ilk kez arz edilen hisse senetlerinin kısa dönem fiyat performansları ile fiyat performansını etkileyen faktörlerin incelenmesi, İMKB’de bir uygulama. Akademik Yaklaşımlar Dergisi, 2(2), 14-44. Retrieved from https://dergipark.org.tr/en/pub/ayd/
36. Park, U.D., Borah, A. and Kotha, S. (2016). Signaling revisited: The use of signals in the market for IPOs. Strategic Management Journal, 37(11), 2362–2377. Retrieved from http://www.jstor.org/stable/26155229
37. Ritter, J.R. (1991). The long‐run performance of initial public offerings. The Journal of Finance, 46(1), 3-27. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1991.tb03743.x
38. Rock, K. (1986). Why new issues are underpriced. Journal of Financial Economics, 15(1-2), 187-212. https://doi.org/10.1016/0304-405X(86)90054-1
39. Rosenboom, P. (2012). Valuing and Pricing IPO’s. Journal of Banking and Finance, 36(6), 1653-1664. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2012.01.009
40. Savaşkan, O. (2005). Halka arz fiyatının belirlenmesinde kullanılan yöntemler, halka arz sonrası hisse senedi performansı. SPK Yeterlilik Etüdü, İstanbul.
41. Su, D. and Fleisher, B.M. (1999). An empirical investigation of underpricing in Chinese IPOs. Pacific-Basin Finance Journal, 7(2), 173-202. https://doi.org/10.1016/S0927-538X(99)00005-0
42. Tacirler. (2024). Tacirler yatırım. Erişim adresi: https://tacirler.com.tr
43. Tong, L.Y. and Ahmad, R. (2015). The signaling power of the investment banks' reputation on the performance of IPOs on Bursa Malaysia. Jurnal Pengurusan, 45, 27-37. Retrieved from https://www.ukm.my/jurnalpengurusan/
44. Tunçay, E. (2019). Borsada ilk halka arzların performansının değerlendirilmesi: Borsa İstanbul üzerine bir uygulama (Yayımlanmamış Doktora Tezi). Hacettepe Üniversitesi, Ankara.
45. Usanmaz, S. and Söylemez, A.O. (2021). Halka arzlarda anormal getiriye etki eden faktörlerin tespiti. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 43(2), 312-328. doi:10.14780/muiibd.1052085
46. Ülker, M. (2023). Makine öğrenmesi yöntemleriyle zaman serilerinde değer tahminleme (Unpublished doctoral dissertation). Erciyes University, Kayseri, Türkiye.
47. Vakıfbank. (2024). Vakıfbank. Erişim adresi: https://vbassets.vakifbank.com.tr/bireysel/yatirim/ekonomik-arastirmalar/vakifbank-haftalik-rapor-01072024.pdf
48. Yahoo Finance. (2024). Yahoo finance [Dataset]. Retrieved from www.finance.yahoo.com
49. Yetim, S.B. and Koy, A. (2022). İlk halka arzların BİST100 endeksi volatilitesine etkisi: Covid-19 pandemisi dönemi. Ekonomi, Politika & Finans Araştırmaları Dergisi, 7(4), 944-965. https://doi.org/10.30784/epfad.1211766
50. Yıldırım, D. and Dursun, A. (2016). Borsa İstanbul’daki ilk halka arzlarda ilk gün düşük fiyat anomalisi. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 30(1), 189-202. Retrieved from https://dergipark.org.tr/tr/pub/atauniiibd/
51. Yılmaz, A. and Abdioğlu, N. (2023). İlk halka arzlarda düşük fiyatlama anomalisi: Borsa İstanbul’da piyasaya göre düzeltilmiş anormal getiri modeli ile SVFM karşılaştırılması. İşletme Bilimi Dergisi, 11(3), 227-252. https://doi.org/10.22139/jobs.1372488
52. Zhang, G.P., Patuwo, B.E. and Hu, M.Y. (1998). Forecasting with artificial neural networks: The state of the art. International Journal of Forecasting, 14(1), 35–62. https://doi.org/10.1016/S0169-2070(97)00044-7