Bu kaydın yasal hükümlere uygun olmadığını düşünüyorsanız lütfen sayfa sonundaki Hata Bildir bağlantısını takip ederek bildirimde bulununuz. Kayıtlar ilgili üniversite yöneticileri tarafından eklenmektedir. Nadiren de olsa kayıtlarla ilgili hatalar oluşabilmektedir. MİTOS internet üzerindeki herhangi bir ödev sitesi değildir!

Bulanık karar ağaçları ile hisse senedi fiyat tahmini

Diğer Başlık: Estimation stock exchange prices by using fuzzy and kmeans decision trees

Oluşturulma Tarihi: 2017

Niteleme Bilgileri

Tür: Tez

Alt Tür: Yüksek Lisans Tezi

Yayınlanma Durumu: Yayınlanmış

Dosya Biçimi: PDF

Dil: Türkçe

Konu(lar): BİLİM, TEKNOLOJİ,

Yazar(lar): ÖZKAN, Erencan (Yazar),

Emeği Geçen(ler): EMRAH, Şahin (Tez Danışmanı),


Yayınlayan: Ankara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı Yayın Yeri: Ankara Yayın Tarihi: 2017 Yayınlandığı Sayfalar: 82 s.


Dosya:
file show file
Görüntüle
download file
Kaydet

Anahtar Kelimeler

k-ortalama yöntemi, bulanık mantık, karar ağaçları, borsa fiyatları, pazar fiyatlarındaki yönelim, bilanço, karlılık, defter değeri, hisse fiyatı, şirket değeri, entropi, bulanık kurallar, üyelik fonksiyonları, kmeans, fuzzy logic, decision trees, stock exchange price, estimation, market direction, balance sheet, profitability, sheet value, company value, entropy, fuzzy rules, membership functions



Özet

İstanbul borsasında işlem gören şirketlerin bilanço değerleri ile ilgili şirketin borsadakifiyat yönelimlerinin ilişkisi araştırılmıştır. Şirket bilançoları üzerinden hesaplananoranlardan bazıları şirket karlılığı ve defter değeridir. Bu oranlar, bulanık üyelikfonksiyonları ve K-ortalama algoritması kullanılarak sınıflandırılmıştır. Busınıflandırmalar temel alınarak hisse senedi fiyatlarının tahmini yapılacak şekilde kararağaçları oluşturulmuştur. Yapılan tahminler ve piyasada oluşan değerler kendiaralarında karşılaştırılmış ve sonuçlar değerlendirilmiştir. Sonuç olarak, kararağaçlarının hisse senedi fiyatlarını tahmin etmede verimli bir yöntem olacağı anlaşılmıştır. Karar ağaçları ile yapılan tahminlerin borsada işlem yapan yatırımcılarınrisklerini önemli ölçüde azalttığı gözlemlenmiştir. Karar ağaçları ile yapılan tahminlerinortalama %60 başarılı olduğu hesaplanmıştır. Hisse senetlerinde yükseliş yönelimiolduğunda borsaya girilmiş, düşüş veya yatay gidiş yönelimi olduğunda borsadançıkılmıştır. Bu yöntem ile yatırımcıların borsada kalma sürelerinin ciddi şekilde azaldığıve borsada kaldıkları süre içinde karlılıklarının yüksek olduğu tespit edilmiştir.Oluşturduğumuz karar ağaçları, incelemiş olduğumuz 2009 – 2015 yılları arasındakisüreyi %15 ile %30 aralığında borsada değerlendirerek, %50 ile %150 oranında karlılıksağladıkları gözlemlenmiştir.

Abstract

The relationship between the balance sheet values of the companies traded in theIstanbul stock exchange and the price trends of the company in the stock market wasinvestigated. Some of the rates calculated on the Company's balance sheet are thecompany's profitability and book value. These ratios are classified using fuzzymembership functions and the K-means algorithm. Based on these classifications,decision trees were formed to estimate stock prices. The estimates made and the valuesin the market are compared between themselves and the results are evaluated. As aresult, it has been understood that decision trees will be an efficient method ofestimating stock prices. It has been observed that estimates made with decision treeshave significantly reduced the risks of investors trading on the stock exchange. It hasbeen estimated that the predictions made with decision trees are an average of 60%successful. When there is a bullish trend in stocks, the stock market is entered, andwhen there is a bearish or horizontal direction, it is out of stock. With this methodinvestors' stock price risks have declined significantly and their profitability has beenhigh during the stock market. The decision trees that we have created have beenevaluated by the stock exchange in the range of 15% to 30% between 2009 and 2015,which is 50% to 150% profitable.


İçindekiler



Açıklamalar



Haklar



Notlar



Kaynakça


Atıf Yapanlar

Gözat Sayfasına Dön

 

Sosyal Medya ve Araçlar

İstatistikler

  • Kayıt
    • Bu ay: 7
    • Toplam: 31544
  • Online
    • Ziyaretçi: 155
    • Üye: 0
    • Toplam: 155

Detaylı İstatistikler