Citation Number
4
Views
207
Downloands
57
Bu çalışmada, BİST’de işlem gören Türk Hava Yolları işletmesinin hisse senedi değerleri, günümüz finans piyasalarında yaygın olarak kullanılan Yapay Sinir Ağı (YSA) Modelleri ile tahmin edilmeye çalışılmıştır. Çalışma kapsamında 2015-2018 dönemine ait günlük veriler kullanılarak hisse senedi değerleri farklı YSA modelleri ile öngörülmüş, bu değerler aynı dönem gerçekleşen değerlerle karşılaştırılarakbaşarılı YSA modeli belirlenmiştir. Analizde çıktı olarak hisse senedi değeri, girdi olarak ise BIST 100 ile BIST Ulaştırma Endeksleri, petrol ve dolar fiyatları kullanılmıştır. Uygulama aşamasında haftanın ilk 4 gününe ait değerler eğitim verisi, cuma gününe ait değerler ise test verisi olarak seçilmiştir. Çalışmanın devamındabaşarılı model kullanılarak 2019 yılı ocak ayına ait ilk 10 işlem günü için hisse senedi tahmin değerleri oluşturulmuştur. Bulgular, THY’ye ait gerçek hisse senetleri değerlerinin tahmin edilen hisse senetleri değerlerine çok yakın olduğunu ortaya koymuştur.
In this study, the stock values of the Turkish Airlines operating in BIST have been tried to be predicted by the Models of the Artificial Nerving Network (YSA) which are widely used in today’s financial markets. In the framework of the study, using daily data for the period 2015-2018, the stock values were predicted with different YSA models, these values were compared to the values occurring in the same period and the successful YSA model was determined. In the analysis, the value of the stock as a output, and as a input, the BIST 100 is used with the BIST Transport Index, oil and dollar prices. In the application phase, the values of the first 4 days of the week are selected as training data, while the values of Friday are selected as test data. Using the continued model of the study, the stock value for the first 10 trading days of January 2019 was created. The findings have shown that the real stock values of THY are very close to the estimated stock values.
Journal Type : Uluslararası
Article Detail 
Citation Owners
Similar Articles
Journal Information
Listen Paper
Print This Page
Share
Mendeley