Atıf Sayısı
4
Görüntüleme
48
İndirme
16
Destek Vektör Makineleri (DVM) en popüler makine öğrenme algoritmalarından birisidir. Bu çalışmada BIST100 endeksi ile birlikte dünyanın önde gelen borsa endekslerinden S&P 500, DAX ve NIKKEI 225 endekslerinin getiri yönlerinin sınıflandırılmasında bir makine öğrenme tekniği olan DVM’lerin kullanılması ve bu tekniklerin tahmin (sınıflandırma) performanslarının ortaya konulması amaçlanmıştır. Bu amaçla DVM’ler, borsa endekslerinin “yükseliş” ve “düşüş” trendlerinin modellenmesinde kullanılmıştır. Ayrıca çalışmada, makroekonomik değişkenlerin borsa endekslerine olan etkileri analiz edilmiştir. Çalışmanın veri seti, bağımlı ve bağımsız değişkenlerin 01.01.2013 – 30.11.2019 dönemleri arasındaki aylık olarak 82 adet gözlem değerini içermektedir. Bu gözlem değerlerinin 70 adedi (%85’i) algoritmanın modellenmesi (eğitim) için, 12 adedi (%15’i) ise sınıflandırma (test) için kullanılmıştır. Çalışma sonucunda modelin yükseliş yönlü tahminlerde sınıflandırma başarısının iyi olduğu, ancak düşüş yönlü tahminlerinde aynı başarıyı göstermediği ortaya çıkmıştır.
Support Vector Machines (SVM) is one of the most popular machine learning algorithms. In this study, it is aimed to use SVM, which is one of the leading stock indices of the world together with BIST100 index and a machine learning technique in the classification of return directions of S&P 500, DAX and NIKKEI 225 indices. Besides, it is aimed to reveal the estimation (classification) performances of these techniques. For this purpose, SVMs have been used to model the “upward” and “downward” trends of stock market indices. In addition, the effects of macroeconomic variables on stock market indices are analysed. The data set of the study includes 82 observational values of dependent and independent variables monthly between 01.01.2013- 30.11.2019. 70 (85%) of these observation values are used for modelling (training) and 12 (15%) for classification (test). As a result of the study, it is found that the model shows success in upward forecasts, but it does not show the same success in downward forecasts.
Alan : Eğitim Bilimleri; Güzel Sanatlar; İlahiyat; Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler
Dergi Türü : Uluslararası
Makale Detay 
Atıf Yapanlar
Benzer Makaleler
PDF Görüntüle
Dergi Bilgisi
Eseri Dinleyin
Bu Sayfayı Yazdırın
Paylaş
Mendeley
