EN
TR
Ajan Bazlı Finansal Modelleme ve Uygulama Prosedürü
Öz
Ajan bazlı modelleme (ABM) yöntemi gelişen bilgisayar altyapıları sayesinde giderek daha kompleks ve kullanışlı hale gelmiştir. ABM, kullanım alanlarının çeşitliliği ve modellerin karmaşık sistemler üzerindeki etkinliği nedeniyle araştırmacıların ilgisini çeken bir yöntemdir. ABM ile araştırmacılar orman yangınlarından virüs yayılımlarına hatta sağlık bilimlerine, ekonomilerden yapay piyasalara kadar birçok alanda modelleme yaparak çalışmalarını geliştirebilmişlerdir. Bu çalışmada Ajan Bazlı Finansal Modelleme (ABFM) ve ABFM ile birlikte kullanılan teknikler ele alınmıştır. Bu alandaki erken dönem çalışmalardan olan Genoa Yapay Borsası (GASM - Genoa Artificial Stock Market) ve Santa Fe Enstitüsü tarafından yayımlanmış borsa modeli (SFI-ASM – Santa Fe Instıtute Artificial Stock Market) teknik açıdan anlatılmıştır. Söz konusu çalışmalar ABM literatürünün en bilinen çalışmaları arasında yer aldıklarından bu çalışmada modellemeye örnek olması açısından incelenmiştir
Anahtar Kelimeler
Destekleyen Kurum
Yıldız Teknik Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Koordinasyon Birimi
Proje Numarası
SDK-2021-4302
Kaynakça
- Agrawal, A., Gans, J.S., & Goldfarb, A. (2019), Artificial Intelligence: The Ambiguous Labor Market Impact of Automating Prediction. Journal of Economic Perspectives, 33(2), 31-50.
- Alpaydın, E. (2010). Introduction to Machine Learning. MIT Press.
- Aras, G. (2003). Sermaye piyasalarının gelişmesinde kurumsal yatırımcıların rolü: OECD ülkeleri ve Türkiye örneği. Kurumsal Yatırımcı Yöneticileri Derneği, İstanbul
- Arifovic, J. (1994). Genetic algorithm learning and the cobweb model. Journal of Economic dynamics and Control, 18(1), 3-28.
- Bajari, P., Nekipelov, D., Ryan, S. P., Yang M. (2015). Machine Learning Methods for Demand Estimation, Journal American Economic Review, 105(5), 481-485.
- Binmore, K., & Samuelson, L. (1999). Evolutionary drift and equilibrium selection. The Review of Economic Studies, 66(2), 363-393.
- Demirtaş, Ö., ve Güngör, Z. (2004). Portföy yönetimi ve portföy seçimine yönelik uygulama. Havacılık ve Uzay Teknolojileri Dergisi, 1(4), 103-109.
- Demirtaş, Ş. C., & Şahin, S. Ç. (2022 ). Algorithmic trading versus human traders at different information levels. Ulakbilge, 75, 825–835.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Mikro İktisat (Diğer), Finans
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yazarlar
Yayımlanma Tarihi
25 Aralık 2023
Gönderilme Tarihi
15 Haziran 2023
Kabul Tarihi
5 Eylül 2023
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2023 Cilt: 7 Sayı: 2
APA
Demirtaş, Ş. C., & Çakmak Şahin, S. (2023). Ajan Bazlı Finansal Modelleme ve Uygulama Prosedürü. Politik Ekonomik Kuram, 7(2), 201-214. https://doi.org/10.30586/pek.1315128
AMA
1.Demirtaş ŞC, Çakmak Şahin S. Ajan Bazlı Finansal Modelleme ve Uygulama Prosedürü. PEK. 2023;7(2):201-214. doi:10.30586/pek.1315128
Chicago
Demirtaş, Şükrü Can, ve Senem Çakmak Şahin. 2023. “Ajan Bazlı Finansal Modelleme ve Uygulama Prosedürü”. Politik Ekonomik Kuram 7 (2): 201-14. https://doi.org/10.30586/pek.1315128.
EndNote
Demirtaş ŞC, Çakmak Şahin S (01 Aralık 2023) Ajan Bazlı Finansal Modelleme ve Uygulama Prosedürü. Politik Ekonomik Kuram 7 2 201–214.
IEEE
[1]Ş. C. Demirtaş ve S. Çakmak Şahin, “Ajan Bazlı Finansal Modelleme ve Uygulama Prosedürü”, PEK, c. 7, sy 2, ss. 201–214, Ara. 2023, doi: 10.30586/pek.1315128.
ISNAD
Demirtaş, Şükrü Can - Çakmak Şahin, Senem. “Ajan Bazlı Finansal Modelleme ve Uygulama Prosedürü”. Politik Ekonomik Kuram 7/2 (01 Aralık 2023): 201-214. https://doi.org/10.30586/pek.1315128.
JAMA
1.Demirtaş ŞC, Çakmak Şahin S. Ajan Bazlı Finansal Modelleme ve Uygulama Prosedürü. PEK. 2023;7:201–214.
MLA
Demirtaş, Şükrü Can, ve Senem Çakmak Şahin. “Ajan Bazlı Finansal Modelleme ve Uygulama Prosedürü”. Politik Ekonomik Kuram, c. 7, sy 2, Aralık 2023, ss. 201-14, doi:10.30586/pek.1315128.
Vancouver
1.Şükrü Can Demirtaş, Senem Çakmak Şahin. Ajan Bazlı Finansal Modelleme ve Uygulama Prosedürü. PEK. 01 Aralık 2023;7(2):201-14. doi:10.30586/pek.1315128
Cited By
Price dynamics in artificial stock market with realistic order book mechanism
The North American Journal of Economics and Finance
https://doi.org/10.1016/j.najef.2025.102504