Atıf Sayısı
4
Görüntüleme
59
İndirme
16
Bu çalışmada Borsa İstanbul İmalat Sanayi sektöründe faaliyet gösteren 51 manipüle edilmiş ve 51 manipüle edilmemiş toplam 102 işletmeye ait pay senedinin 3-9 ay öncesinden piyasa manipülasyonuna maruz kalıp kalmama durumu tahmin edilmiştir. İlgili şirketlerin mali tablo ve nitel verileri elde edilerek sınıflandırma için Yapay Sinir Ağları (ANN) ile Sınıflandırma ve Regresyon Ağacı (CART) yöntemleri kullanılmıştır. Tüm veri seti ile doğrulama yöntemi olarak sadece 10 katlı çapraz doğrulama yöntemi kullanıldığında CART karar ağacı genel tahmin doğruluğu %100, ANN ise % 94,12 olarak elde edilmiştir. Veri seti %70 eğitim ve %30 test verisi olarak ikiye ayrıldıktan sonra 10 katlı çapraz doğrulama yapıldığında Yapay Sinir Ağlarının genel tahmin doğruluğu %86,67 iken CART’ın tahmin doğruluğu %80,00 olarak bulunmuştur. Veri seti %70 eğitim ve %30 test seti olarak ikiye ayrılarak 10 katlı çapraz doğrulama yöntemi kullanıldığında ANN modeli CART karar ağacı modeline göre daha yüksek tahmin performansı göstermiştir.
In this study, 52 July, 51 manipulated and 51 non-manipulated, operating in the Borsa Istanbul Manufacturing Industry have been predicted 3-9 months before whether their stock price will be manipulated. Artificial Neural Networks (ANN), Classification and Regression Tree (CART), C5.0 decision tree algorithm and Logistic Regression (LR) methods were used for classification by obtaining financial statements and qualitative data of related
In this study, 102 businesses, 51 manipulated and 51 non-manipulated, operating in the Borsa Istanbul Manufacturing Industry have been predicted 3-9 months before whether their stock price will be manipulated. Artificial Neural Networks (ANN), Classification and Regression Tree (CART), C5.0 decision tree algorithm and Logistic Regression (LR) methods were used for classification by obtaining financial statements and qualitative data of related businesses. Overall classification accuracy was found as ANN (86.67%), CART (80.00%), C5.0 (76.67%) and LR (70.00%), respectively. The C5.0 algorithm predicted 14 of the 15 manipulated stocks and achieved 93.33% classification accuracy. ANN predicted 14 of the 15 non-manipulated stocks and achieved 93.33% classification accuracy. In this study, since all methods have over 70% predicton performance, related models can also be included in stock manipulation prediction analyzes.
Alan : 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
