Forecasting Stock Index Movement With Artificial Neural Networks: the Case of Istanbul Stock Exchange
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2012
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Trakya Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
This study aims to examine performance of artificial neural networks (ANN) in forecasting stock market index movement. The forecasting is based on two samples of Istanbul Stock Exchange (ISE) data and each consisting of 150 observations. Forecasting performance is assessed in one, five and ten day periods. Results show that ANN gives high percentage of correctly forecasted signs. This performance is particularly evident in five days period, while conventional approach mostly uses next day forecasting. These results imply that for more efficient forecasting with ANN use of different time periods is important
Bu çalışma yapay sinir ağları yönteminin menkul kıymetler borsa endeksinin değişim yönünü tahmin etme başarısını incelemeyi amaçlamaktadır. Tahminde Istanbul Menkul Kıymetler Borsası (İMKB) verilerinden oluşturulan ver her biri 150 gözlemden oluşan iki örneklem kullanılmıştır. Sonuçlar yapay sinir ağlarının endeks değişimlerinin yüksek yüzdesinin doğru tahmin ettiğini göstermektedir. Sözkonusu performans özellikle beş günlük periodda daha yüksek çıkmıştır. Oysa birçok çalışmada geleneksel yaklaşım olarak bir sonraki gün değeri tahmin edilmeye çalışılmıştır. Bu çalışma sonuçlarına göre yapay sinir ağları ile daha etkin tahmin yapabilmek için farklı zaman periodlarının dikkate alınması önemli olmaktadır
Bu çalışma yapay sinir ağları yönteminin menkul kıymetler borsa endeksinin değişim yönünü tahmin etme başarısını incelemeyi amaçlamaktadır. Tahminde Istanbul Menkul Kıymetler Borsası (İMKB) verilerinden oluşturulan ver her biri 150 gözlemden oluşan iki örneklem kullanılmıştır. Sonuçlar yapay sinir ağlarının endeks değişimlerinin yüksek yüzdesinin doğru tahmin ettiğini göstermektedir. Sözkonusu performans özellikle beş günlük periodda daha yüksek çıkmıştır. Oysa birçok çalışmada geleneksel yaklaşım olarak bir sonraki gün değeri tahmin edilmeye çalışılmıştır. Bu çalışma sonuçlarına göre yapay sinir ağları ile daha etkin tahmin yapabilmek için farklı zaman periodlarının dikkate alınması önemli olmaktadır
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Artificial neural network, Forecasting, Stock Market, Yapay sinir ağları, Tahmin, Menkul Kıymetler Borsası
Kaynak
Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
14
Sayı
2
