Forecasting Turkish Stock Market Price With Macroeconomic Variables From The Multivariate Adaptive Regression Splines (Mars) Model

Authors : Buğra Bağci, Ferhat Çitak

Pages : 759-771

Doi:10.19168/jyasar.743931

View : 23 | Download : 11

Publication Date : 2020-10-31

Article Type : Research

Abstract :Bu çalışma, Türkiye’de Ocak 2010'dan Aralık 2019'a kadar geçen sürede Çok Değişkenli Uyarlanabilir Regresyon Spline (MARS) Modelini kullanarak, Borsa İstanbul kapanış fiyatının (BIST 100) makroekonomik belirleyicilerini tahmin etmeyi amaçlamaktadır. Bu çalışmada,. MARS modelini kullanarak hisse senedi fiyatını tahmin etmek için 10 makroekonomik değişken kullanılmıştır. Sonuçlarımız enflasyon oranı, altın fiyatları, sanayi üretim endeksi, para arzı, döviz kuru, kredi hacmi ve iç borç stoku gibi değişkenlerin BIST 100 kapanış fiyatının tahmini için önemli olduğunu göstermektedir.
Keywords : Çok Değişkenli Uyarlanabilir Regresyon Uzanımları (MARS) Modeli, BIST 100, Makroekonomik Değişkenler