TY  - JOUR
T1  - Ekonomik Yatırım Araçları Getirilerinin Saklı Markov Modeli ile Tahmin Edilmesi: Türkiye Örneği
TT  - Prediction of Economical Investment Tool Returns With Hidden Markov Model for Turkey
AU  - Kıral, Gülsen
AU  - Dağlıoğlu, Cansu
PY  - 2018
DA  - April
DO  - 10.20979/ueyd.397268
JF  - Uluslararası Ekonomi ve Yenilik Dergisi
JO  - UEYD
PB  - Seyfettin ARTAN
WT  - DergiPark
SN  - 2149-6838
SP  - 61
EP  - 75
VL  - 4
IS  - 1
LA  - tr
AB  - Günümüzde insanların kâr elde etme amacıyla geleceğitahmin etme ve bu tahminler sonucunda kazanç elde etme isteği finansal yatırımaraçlarına büyük bir talep oluşturmaktadır. Piyasalarda meydana gelen bucanlanma, finansal yatırım araçlarına ilgisi olan herkesi bilgi arayışına sürüklemiştir.Bu durum ise geleceğe yönelik yapılan tahmin çalışmalarında artış ilesonuçlanmaktadır.Bu çalışmada Saklı Markov Modeli kullanılarak Borsaİstanbul 100 endeks değerinin değişim oranı, hisse senedine etki eden bazıegzojen faktörler yardımıyla tahminedilmiştir.Saklı Markov Modeli’nin ilk çözüm algoritması olan İleri-GeriYön algoritması ile geçmiş değerler baz alınarak BIST 100 endeks değişim yüzdesinin ne yöndeolacağı ile ilgili olasılıklar tahmin edilmiştir. İkinci aşamada BIST 100 endeksideğişim oranının, çalışmada yer alan egzojen faktörlerden hangisinindeğişiminden kaynaklandığına dair tahminlemeler yapılmıştır. Baum-Welchalgoritması ile de model parametreleri tekrar tahmin edilmiş ve sonuçlarınoldukça etkin tahminler olduğu gözlemlenmiştir.
KW  - Saklı Markov Modeli
KW  - Saklı Markov Modeli Algoritmaları
KW  - Borsa İstanbul
KW  - Finansal Yatırım Araçları
N2  - Nowadays there is a greatdemand to financial investment tools due to the desire of profiting from futurepredictions. The revival in the markets drafted everyone interested infinancial investment to information hunting. This causes an increase in future predictionstudies.In this study BIST 100 indexchange rate is predicted by the Hidden Markov Model using the exogenous factorsaffecting stocks.With the help of Hidden MarkovModel’s first solution algorithms, forward-backward algorithms, BIST 100 indexchange rate direction possibilities were predicted based on past values.Secondly prediction of the exogenous factor change affecting the BIST 100 indexchange rate was done. Using Baum-Welch algorithm model parameters werepredicted again and results were found out to be very effective.
CR  - 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.
CR  - 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.
CR  - 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).
CR  - Canbaş, S., &Doğukanlı, H. (2012). Finansal pazarlar. Karahan Kitabevi: Adana.
CR  - Ewens, W. J., & Grant, G. R. (2006). Statistical methods in bioinformatics: an introduction. Springer Science & Business Media.
CR  - Gupta, M. P., & Khanna, R. B. (2009). Quantitative techniques for decision making. New Delhi: PHI Learning.
CR  - 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.
CR  - Karan, M. B. (2011). Yatırım analizi ve portföy yönetimi. Ankara: Gazi Kitabevi.
CR  - Karlsson, M. (2004). Hidden Markov Models. (Erişim Tarihi: 20.08.2017) http://www.math.chalmers.se/~olleh/MarkovKarlsson.pdf
CR  - 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.
CR  - Kültür,A.,Ç.(1998).Borsa endeksini etkileyen unsurlar, http://www. angelfire.com/ca/SoytariKral/SEMINER.html#Toc439402716,AnkaraÜniversitesi Siyasal Bilgiler Fakültesi, (20 Aralık 2017).
CR  - Lange, K. (2010). Applied probability. New Tork: Springer.
CR  - Lou, H. L. (1995). “Implementing the Viterbi algorithm.” IEEE Signal processing magazine, 12(5), 42-52.
CR  - 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.
CR  - Messina, E., & Toscani, D. (2007). “Hidden Markov models for scenario generation”. IMA Journal of Management Mathematics, 19(4), 379-401.
CR  - Öz, E. (2009). “İstanbul Menkul Kıymetler Borsası üzerine Saklı Markov Modeli ile bir tahminleme.” Ekonomik Yaklasim, 20(72), 59-85.
CR  - Özcan, G. (2015). “Saklı Markov Modelleri ve uygulamaları.”Akademik Bilişim, 15, 1-10.
CR  - 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.
CR  - 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
CR  - Sayılgan, G. (2004). Hisse senetleri piyasası endeksleri kuram uygulama bir model önerisi. Ankara: Turhan Kitabevi Yayınları.
CR  - 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.
CR  - 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.
CR  - Winston, W. L. (2004). Operations research: applications and algorithms. Toronto: Thomson Learning.
CR  - 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.
UR  - https://doi.org/10.20979/ueyd.397268
L1  - http://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/451817
ER  -