Ekonomik Yatırım Araçları Getirilerinin Saklı Markov Modeli ile Tahmin Edilmesi: Türkiye Örneği

Öz

Günümüzde insanların kâr elde etme amacıyla geleceği tahmin etme ve bu tahminler sonucunda kazanç elde etme isteği finansal yatırım araçlarına büyük bir talep oluşturmaktadır. Piyasalarda meydana gelen bu canlanma, finansal yatırım araçlarına ilgisi olan herkesi bilgi arayışına sürüklemiştir. Bu durum ise geleceğe yönelik yapılan tahmin çalışmalarında artış ile sonuçlanmaktadır.Bu çalışmada Saklı Markov Modeli kullanılarak Borsa İstanbul 100 endeks değerinin değişim oranı, hisse senedine etki eden bazı egzojen faktörler yardımıyla  tahmin edilmiştir.Saklı Markov Modeli’nin ilk çözüm algoritması olan İleri-Geri Yön algoritması ile geçmiş değerler baz alınarak  BIST 100 endeks değişim yüzdesinin ne yönde olacağı ile ilgili olasılıklar tahmin edilmiştir. İkinci aşamada BIST 100 endeksi değişim oranının, çalışmada yer alan egzojen faktörlerden hangisinin değişiminden kaynaklandığına dair tahminlemeler yapılmıştır. Baum-Welch algoritması ile de model parametreleri tekrar tahmin edilmiş ve sonuçların oldukça etkin tahminler olduğu gözlemlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Saklı Markov Modeli,Saklı Markov Modeli Algoritmaları,Borsa İstanbul,Finansal Yatırım Araçları

Prediction of Economical Investment Tool Returns With Hidden Markov Model for Turkey

Abstract

Nowadays there is a great demand to financial investment tools due to the desire of profiting from future predictions. The revival in the markets drafted everyone interested in financial investment to information hunting. This causes an increase in future prediction studies.In this study BIST 100 index change rate is predicted by the Hidden Markov Model using the exogenous factors affecting stocks.With the help of Hidden Markov Model’s first solution algorithms, forward-backward algorithms, BIST 100 index change rate direction possibilities were predicted based on past values. Secondly prediction of the exogenous factor change affecting the BIST 100 index change rate was done. Using Baum-Welch algorithm model parameters were predicted again and results were found out to be very effective.

Keywords

• Hidden Markov Model,Hidden Markov Model Algorithms,Borsa Istanbul,Financial Investment Tools

References

1. Bicego, M., & Murino, V. (2004). “Investigating Hidden Markov models’ Capabilities in 2D Shape Classification.” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 26(2), 281-286.
2. Can, C. E., Ergün, G., & Gökçeoğlu, C. (2013).” Bilecik Çevresinde Deprem Tehlikesinin Saklı Markov Modeli ile Tahmini.” (Erişim Tarihi: 11.09.2017) http://www.tdmd.org.tr/TR/Genel/pdf/TDMSK100.pdf.
3. Can, T., & Öz, E. (2009). “Saklı Markov Modelleri Kullanılarak Türkiye'de Dolar Kurundaki Değişimin Tahmin Edilmesi.” Istanbul University Journal of the School of Business Administration, 38(1).
4. Canbaş, S., &Doğukanlı, H. (2012). Finansal pazarlar. Karahan Kitabevi: Adana.
5. Ewens, W. J., & Grant, G. R. (2006). Statistical methods in bioinformatics: an introduction. Springer Science & Business Media.
6. Gupta, M. P., & Khanna, R. B. (2009). Quantitative techniques for decision making. New Delhi: PHI Learning.
7. İlarslan, K. (2014). “Hisse Senedi Fiyat Hareketlerinin Tahmin Edilmesinde Markov Zincirlerinin Kullanılması: İMKB 10 Bankacılık Endeksi İşletmeleri Üzerine Ampirik Bir Çalışma” (“The use of Markov Chains for the Prediction of Stock Price Movements: An Empirical Study on the ISE 10 Banking Index Firms.”) Journal of Yaşar University, 9(35), 6158-6198.
8. Karan, M. B. (2011). Yatırım analizi ve portföy yönetimi. Ankara: Gazi Kitabevi.

9. Karlsson, M. (2004). Hidden Markov Models. (Erişim Tarihi: 20.08.2017) http://www.math.chalmers.se/~olleh/MarkovKarlsson.pdf
10. Kiral, E., & Uzun, B. (2017). “Forecasting Closing Returns of Borsa Istanbul Index with Markov Chain Process of the Fuzzy States.” Journal of Economics Finance and Accounting, 4(1), 15-24.
11. Kültür,A.,Ç.(1998).Borsa endeksini etkileyen unsurlar, http://www. angelfire.com/ca/SoytariKral/SEMINER.html#Toc439402716,AnkaraÜniversitesi Siyasal Bilgiler Fakültesi, (20 Aralık 2017).
12. Lange, K. (2010). Applied probability. New Tork: Springer.
13. Lou, H. L. (1995). “Implementing the Viterbi algorithm.” IEEE Signal processing magazine, 12(5), 42-52.
14. Mavruk, C., & Kıral, E. (2016). “Prediction Of Central Government Budget Tax Revenues Using Markov Model.” Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 25(2), 41-56.
15. Messina, E., & Toscani, D. (2007). “Hidden Markov models for scenario generation”. IMA Journal of Management Mathematics, 19(4), 379-401.
16. Öz, E. (2009). “İstanbul Menkul Kıymetler Borsası üzerine Saklı Markov Modeli ile bir tahminleme.” Ekonomik Yaklasim, 20(72), 59-85.
17. Özcan, G. (2015). “Saklı Markov Modelleri ve uygulamaları.”Akademik Bilişim, 15, 1-10.
18. Özdemir, A., & Demireli, E. (2014). “Hisse senedi fiyat verimliliğinin markov zincirleri ile analizi BIST teknoloji endeksi hisse senedi fiyatları üzerine bir uygulama.” Verimlilik Dergisi, 41-60.
19. Rabiner, L. R., & Juang, B. H. (1993). Fundamentals of speech recognition, United States of America-New Jersey: Prentice Hall International Inc., Prentice Hall Signal Processing Series
20. Sayılgan, G. (2004). Hisse senetleri piyasası endeksleri kuram uygulama bir model önerisi. Ankara: Turhan Kitabevi Yayınları.
21. Schliep, A., Georgi, B., Rungsarityotin, W., Costa, I., & Schonhuth, A. (2004). “The general hidden markov model library: Analyzing systems with unobservable states.” Proceedings of the Heinz-billing-price, 2004, 121-135.
22. Steeb, W. H., Hardy, Y., & Stoop R. (2005). The Nonlinear Workbook, 3rd Edition, Singapore: World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd., 2005, s.472.Taha, A. H. (2007). Operations research: an introduction. New Jersey: Pearson Prentice Hall.
23. Winston, W. L. (2004). Operations research: applications and algorithms. Toronto: Thomson Learning.
24. Xue, H., & Govindaraju, V. (2006). “Hidden Markov models combining discrete symbols and continuous attributes in handwriting recognition”. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 28(3), 458-462.