TR
EN
Finansal Zaman Serilerini Tahminlemede Kullanılan Yöntemlere Genel Bir Bakış
Öz
Geçmişte olduğu gibi günümüzde de yatırımcılar için finansal verilerin trendinin tahmin edilebilmesi ve bu bilgi kullanılarak bir finansal strateji oluşturulması oldukça önemlidir. Fakat günümüzde hızlı internet bağlantıları ile finansal verilerin hızlı ulaşması ve bilişim ve bulut sistemlerindeki gelişmeler, finansal tahminlemek için yapay zekâ algoritmalarının kullanılması bu alanda rekabeti artırmaktadır. Fintech içinde portföy yönetimi gibi alanlarda yapay zekâ uygulamalarının kullanım payı gittikçe artmaktadır. Bu çalışmanın amacı finansal zaman serisi verileri tahminlemek için yapılan daha önceki akademik çalışmaları derlemek, zaman serilerinin tahmin etmek için kullanılan yapay zekâ algoritmalarını açıklamak ve tahmin edilen bazı finansal veri tiplerini ve bağımlılıklarını irdelemektir. Çalışma sonunda incelenen makalelerde kullanılan tekniklerin yeterlilikleri ve hangi veri tipi için hangi metodun daha başarılı sonuçlar verebileceği gibi çıkarımlar yapılmıştır.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- ‘Fundamental Analysis’ (2012) in The Sector Strategist. John Wiley & Sons, Ltd, 163–184. doi:10.1002/9781119205333.ch9.
- 'Technical Analysis: Welcome To Technical Analysis’ (2012) in Invest in Penny Stocks. John Wiley & Sons, Ltd,
- Ponsi (ed.) (2016) ‘The Dow Theory’, in Technical Analysis and Chart Interpretations. Hoboken, NJ, USA: John Wiley & Sons, Inc., 19–26. doi:10.1002/9781119204800.ch4.
- ‘The Dow Theory’ (2016) in Technical Analysis and Chart Interpretations. John Wiley & Sons, Ltd, 19–26. doi:10.1002/9781119204800.ch4.
- Bustos, O. & Pomares-Quimbaya, A. (2020) ‘Stock market movement forecast: A Systematic review’, Expert Systems with Applications, 156, 113464–113464. doi:10.1016/j.eswa. 2020.113464.
- Puschmann, T. (2017) ‘Fintech’, Business & Information Systems Engineering, 59(1), 69–76. doi:10.1007/s12599-017-0464-6.
- Oleksiuk, A. (2019) ‘Machine Learning Use Cases in Banking and Finance’, Intellias [Preprint]. Available at: https://intellias.com/5-use-cases-of-machine-learning-in-fintech-and-banking/.
- Ltd, F.M.I.G. and C.P. (2022) AI in Fintech Market to Reach US$ 54 Billion, Globally, by 2032 at 16.5% CAGR: Future Market Insights, Inc., GlobeNewswire News Room. Available at: https://www.globenewswire.com/news-release/2022/06/10/2460623/0/en/AI-in-Fintech-Market-to-Reach-US-54-Billion-Globally-by-2032-at-16-5-CAGR-Future-Market-Insights-Inc.html (Accessed: 12 June 2022).
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Mühendislik
Bölüm
Derleme
Yayımlanma Tarihi
30 Haziran 2022
Gönderilme Tarihi
18 Mart 2022
Kabul Tarihi
19 Haziran 2022
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2022 Cilt: 9 Sayı: 1
APA
Yurduseven, N., & Müngen, A. A. (2022). Finansal Zaman Serilerini Tahminlemede Kullanılan Yöntemlere Genel Bir Bakış. Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 9(1), 653-671. https://doi.org/10.35193/bseufbd.1087654
AMA
1.Yurduseven N, Müngen AA. Finansal Zaman Serilerini Tahminlemede Kullanılan Yöntemlere Genel Bir Bakış. Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi. 2022;9(1):653-671. doi:10.35193/bseufbd.1087654
Chicago
Yurduseven, Nuh, ve Ahmet Anıl Müngen. 2022. “Finansal Zaman Serilerini Tahminlemede Kullanılan Yöntemlere Genel Bir Bakış”. Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi 9 (1): 653-71. https://doi.org/10.35193/bseufbd.1087654.
EndNote
Yurduseven N, Müngen AA (01 Haziran 2022) Finansal Zaman Serilerini Tahminlemede Kullanılan Yöntemlere Genel Bir Bakış. Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi 9 1 653–671.
IEEE
[1]N. Yurduseven ve A. A. Müngen, “Finansal Zaman Serilerini Tahminlemede Kullanılan Yöntemlere Genel Bir Bakış”, Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, c. 9, sy 1, ss. 653–671, Haz. 2022, doi: 10.35193/bseufbd.1087654.
ISNAD
Yurduseven, Nuh - Müngen, Ahmet Anıl. “Finansal Zaman Serilerini Tahminlemede Kullanılan Yöntemlere Genel Bir Bakış”. Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi 9/1 (01 Haziran 2022): 653-671. https://doi.org/10.35193/bseufbd.1087654.
JAMA
1.Yurduseven N, Müngen AA. Finansal Zaman Serilerini Tahminlemede Kullanılan Yöntemlere Genel Bir Bakış. Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi. 2022;9:653–671.
MLA
Yurduseven, Nuh, ve Ahmet Anıl Müngen. “Finansal Zaman Serilerini Tahminlemede Kullanılan Yöntemlere Genel Bir Bakış”. Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, c. 9, sy 1, Haziran 2022, ss. 653-71, doi:10.35193/bseufbd.1087654.
Vancouver
1.Nuh Yurduseven, Ahmet Anıl Müngen. Finansal Zaman Serilerini Tahminlemede Kullanılan Yöntemlere Genel Bir Bakış. Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi. 01 Haziran 2022;9(1):653-71. doi:10.35193/bseufbd.1087654
Cited By
Türkiye’nin İthalat ve İhracatının Veri Madenciliği Yöntemleriyle Tahmini
Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi
https://doi.org/10.47495/okufbed.1220874Box-Jenkins (Ar(I)Ma) Yöntemiyle Sağlık Harcamalarının Gayri Safi Yurtiçi Hasıla İçerisindeki Payının Türkiye Özelinde Tahmin Edilmesi
Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi Sağlık Bilimleri ve Araştırmaları Dergisi
https://doi.org/10.46413/boneyusbad.1625059