- Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi
- Vol: 6 Issue: 1
- Nakit Temettü Tahmininde Makine Öğrenmesi Yaklaşımı: İmalat Sektörü Üzerine Bir Araştırma...
Nakit Temettü Tahmininde Makine Öğrenmesi Yaklaşımı: İmalat Sektörü Üzerine Bir Araştırma
Authors : Mustafa Fatih Arsoy, Erkam Güreşen
Pages : 307-333
View : 7 | Download : 2
Publication Date : 2016-04-01
Article Type : Research
Abstract :Sermaye piyasalarında yapılacak yatırım kararlarını doğrudan etkileyen bir faktör olan temettü dağıtımı, işletmenin geçmiş performansını gösterdiği kadar gelecekteki performansı hakkında da ipuçları vermektedir. Bu çalışmada Türkiye’de halka açık işletmeler tarafından dağıtılan temettülerin tahmininde Marsh&Merton (M&M) modelinin kullanılabilirliğinin test edilmesi ve makine öğrenme tekniklerini uygulayarak, M&M’dan daha iyi bir model geliştirilmesi amaçlanmıştır. Araştırmada nakit dağıtılan temettü oranı tahmininde Borsa İstanbul (BİST)’da işlem gören imalat sektöründeki 139 işletmenin 2003-2012 yılları arasındaki verileri kullanılarak M&M modeli ile makine öğrenme tekniğine dayalı Çok Katmanlı Algılayıcı (Bir ve İki Gizli Katmanlı ÇKA), Radyal Tabanlı Fonksiyon Ağları (RTFA), Destek Vektör Makineleri (DVM) ve Adaptif Sinirsel Bulanık Çıkarsama Sistemleri (ASBÇS) şeklinde beş farklı model karşılaştırılmıştır. Çalışma sonucunda ASBÇS modelinin belli tolerans değerlerinde temettü tahmininde en başarılı makine öğrenme yöntemi olduğu gözlenmiştir. Genel olarak ASBÇS ve RTFA modellerinin M&M modelinden daha iyi performans gösterdiği, ÇKA modellerinin M&M modeline yakın sonuçlar sergilediği, DVM modelinin ise M&M’dan daha kötü sonuçlar verdiği görülmüştür.Keywords : Nakit Temettü Tahmini, Marsh Merton Modeli, ASBÇS, RTFA, ÇKA, DVM