Journals / Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi / 2018 / Cilt: 10 - Sayı: 19
THE USE OF ARTIFICAL NEURAL NETWORK IN PREDICTION OF STOCK RETURN: AN EMPIRICAL APPLICATION IN IMKB
- Pages
- 572–592
- DOI
- —
Abstract
When studies in the literature are examined, the Artifical Neural Network (ANN) model panned out more successful result in order to predict stock returns. In this study which aims to predict stock returns of manufacturing companies in Istanbul Stock Exhange (IMKB) the data was used belongs to firms are trading since 1986. However, it is not possible to reach the data for IMKB before 1991, 1991-2010 periods wasselected as the analysis period. In the study, changes in common stock returns for years 2008, 2009 and 2010 classified by Statics and Dynamics ANN models and measured the performance of model by comparing with actual values in the same year. It has been determined that model of dynamic ANN is a successful method in predicting stock returns.
Özet
Hisse senedi getirilerini tahmin etmek amacıyla yapılan çalışmalar incelendiğinde, Yapay Sinir Ağı (YSA)yönteminin istatistiki yöntemlere göre daha başarılı sonuçlar verdiği görülmektedir. İMKB’de işlem görenimalat şirketlerinin hisse senedi getirilerini tahmin etmek amacıyla gerçekleştirilen bu çalışmada, 1986 yılındanitibaren işlem görmeye başlayan firmaların verileri kullanılmak istenmiştir. Ancak İMKB veri tabanından 1991yılından önceki verilere ulaşmak mümkün olmadığı için, analiz dönemi 1991-2010 dönemi olarak belirlenmiştir.Çalışma kapsamında 2008, 2009 ve 2010 yıllarına ait hisse senedi getirilerindeki değişim, Statik ve DinamikYSA modelleri ile tahmin edilmiş ve aynı yıl gerçekleşen gerçek değerlerle karşılaştırılarak modelin performansıölçülmüştür. Hisse senedi getirilerinin tahmininde Dinamik YSA modelinin daha başarılı bir yöntem olduğutespit edilmiştir.