- Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi
- Vol: 38 Issue: 1
- HİSSE SENETLERİNİN DOĞRU TAHMİN ORANLARI İLE KÜMELENDİRİLMESİ
HİSSE SENETLERİNİN DOĞRU TAHMİN ORANLARI İLE KÜMELENDİRİLMESİ
Authors : Mehmet Özçalıcı
Pages : 279-293
Doi:10.14780/iibd.65326
View : 11 | Download : 3
Publication Date : 2016-06-01
Article Type : Other
Abstract :popüler bir konudur. Literatürde bir gün sonraki hisse senedi fiyatını veya bir gün sonraki fiyat hareketini tahmin etmeye yönelik çalışmalar gerçekleştirilmektedir. Bununla birlikte literatürde hangi özelliklere sahip hisse senetlerinin daha yüksek doğru performans ile tahmin edileceği yönünde bir çalışma mevcut değildir. Bu çalışmada yüksek doğrulukla tahmin edilen senetlerin özelliklerini belirlemek amacıyla kümeleme analizi kullanılmıştır. Çalışmada BIST50 Endeksinde listelenen 50 adet hisse senedinin Ocak 2010 ile Kasım 2015 tarihleri arasındaki fiyat ve hacim bilgilerini kullanmak suretiyle 196 adet teknik gösterge hesaplanmıştır. Çalışmada tahmin yöntemi olarak hisse sendi fiyat tahmininde yeni yeni kullanılmaya başlanan Aşırı Öğrenme Makineleri (AÖM) kullanılmıştır. Söz konusu yöntem Yapay Sinir Ağlarına göre oldukça hızlı sonuç vermektedir. AÖM yöntemi için parametre optimizasyonu ve değişken seçimi genetik algoritma ile gerçekleştirilmiştir. Her bir hisse senedi için fiyat tahmini gerçekleştirildikten sonra, elde edilen tahmin oranları, hisse senetlerinin risk ve getiri değerleri ile birlikte k-ortalamalar yöntemi ile kümelere ayrılmıştır. Sonuçta daha yüksek risk ve daha düşük getiriye sahip senetlerin diğer gruptaki senetlerden ortalama olarak daha yüksek doğru oranı ile tahmin edildiği belirlenmiştir.Keywords : Genetik Algoritmalar, Aşırı Öğrenme Makineleri, k-ortalamalar yöntemi, hisse senedi fiyat tahmini