Öz
Öz£ü Çalışmanın amacı işletme problemlerine uygulanabilecek yöntemler
arasında yaygınlaşmakta olan yapay sinir ağlarını (YSA) tanıtmak, finans alanında
uygulanabilirliğini araştuıp Türkiye ile ilgili bir uygulama yaparak katkıda
bulunmaktır. YSA, verideki ilişki kalıplarım ve eğilimleri tanıyarak öngörüm veya veri
sınıflaması yapar. YSA. problemi modellemeye ve istatistiksel varsayımlar yapmaya
gerek duymadan örneklerle öğrenir. Ancak optimal ağ topolojisini belirleyen bir
yöntem yoktur. Ampirik çalışmada, YSA kullanarak yedi şirketin hisse senedi fiyatı
tahmin edilmiştir İlk aşamada YSA yöntemi haftalık ve günlük verilere uygulanmış,
günlük veri kullanımı daha başarılı sonuçlar vermişür. ikinci aşamada günlük verilerle
YSA ve doğmsiil regrasyon yöntemleri denenmiştir. YSA'nın regrasyondan daha
başarılı sonuçlar vermesi, alternatif {inansal analiz yöntemleri arasında
değerlendirilebileceğini gösterir.
Abstract: This study discusses Artificial Neural Networks (ANN) as
one of the recent methods in business decision-making; it reviews ANN
applications in finance and carries out an empirical study in Turkey. ANNs are
preferably used for detecting patterns and trends in data and thus making
prediction or classification. ANN learns from examples without having to make
statistical assumptions or model the complete problem, However, determining
the optimal ANN topology requires experimentation, The empirical study
predicts the closing prices of seven firms' common stocks, ANN is first applied
to daily and weekly price data where daily data performs better, Secondly, daily
prices are predicted using ANN and linear regression. Higher prediction
performance achieved by ANN might imply that ANN can be considered as an
alternative financial analysis tool.
Anahtar Kelimeler
Ayrıntılar
| Birincil Dil | tr;en |
|---|---|
| Bölüm | Makaleler |
| Yazarlar | |
| Yayımlanma Tarihi | 26 Kasım 2010 |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2004 Cilt: 18 Sayı: 3-4 |
