KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Ekonomik Yaklaşım / 2009 / Cilt: 20 - Sayı: 72

İstanbul Menkul Kıymetler Borsası üzerine saklı markov modeli ile bir tahminleme

An estimation by hidden markov model for the Istanbul Stock Exchange

Ersoy ÖZ
Sayfa
59–85
Yayın Tarihi
2022-10-18
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Saklı Markov Modeli’nin kullanıldığı bu tahminlemede etkili sonuçlar ortaya çıktığı görülmüştür.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Ülkemizde son yıllarda finans sektörü üzerine yapılan geleceğe yönelik tahmin çalışmaları oldukça yaygınlaşmıştır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu piyasada işlem gören hisse senetleri için bir gösterge olan İstanbul Menkul Kıymetler Borsası Ulusal 100 Endeksi değerinin değişim oranı pek çok ekonomik nedene bağlı olabildiği gibi psikolojik ve siyasi nedenlere de bağlıdır.
💡
Sonuç & Katkı:Saklı Markov Modeli’nin kullanıldığı bu tahminlemede etkili sonuçlar ortaya çıktığı görülmüştür.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Ülkemizde son yıllarda finans sektörü üzerine yapılan geleceğe yönelik tahmin çalışmaları oldukça yaygınlaşmıştır. Bu tahmin yöntemleri genel olarak geçmiş verileri kullanarak geleceğe ilişkin yorum getirebilecek niteliktedirler. Hisse senetleri piyasası finans sektöründe önemli bir yere sahiptir. Bu piyasada işlem gören hisse senetleri için bir gösterge olan İstanbul Menkul Kıymetler Borsası Ulusal 100 Endeksi değerinin değişim oranı pek çok ekonomik nedene bağlı olabildiği gibi psikolojik ve siyasi nedenlere de bağlıdır. Bu çalışmada, Markov Zincirleri üzerine kurulu olan Saklı Markov Modeli kullanılarak İstanbul Menkul Kıymetler Borsası Ulusal 100 Endeksi değerinin değişim oranlarını tahmin etmek amacı ile bir uygulama geliştirilmiştir. Saklı Markov Modeli’nin kullanıldığı bu tahminlemede etkili sonuçlar ortaya çıktığı görülmüştür.

Abstract

Futuristic estimations on the finance sector have become more frequent over the recent years in our country. These estimation methods are generally in the form of making comments about the future by using the past data. Stock market have an important place in finance sector. The change rate of the value of The Istanbul Stock Exchange National 100 index which is an indicator for the stocks that are transacted in this market can be based not just only on many economic reasons but also on psychological and political reasons. In this study, to estimate the change rate of the value of The Istanbul Stock Exchange National 100 Index using Hidden Markov Model which is based upon Markov Chains, an application has been improved. By this estimation, at which Hidden Markov Model is used, effective results are observed.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ÖZ, E. (2022). İstanbul Menkul Kıymetler Borsası üzerine saklı markov modeli ile bir tahminleme. Ekonomik Yaklaşım, Cilt: 20 - Sayı: 72, 59–85. https://ajindex.com/articles/499723

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (19)

  1. ASAI, K., HAYAMIZU, S., HANDA, K. (1993), “Prediction of protein secondary structure by the hidden Markov model”, Comput. Appl. Biosci. 9, 141–146.
  2. BALL, F., RICE, J.A. (1992), “Stochastic models for ion channels: Introduction and bibliography”, Math. Biosci. 112, 189–206.
  3. BAUM, L.E., PETRIE, T. (1966), “Statistical inference for probabilistic functions of finite state Markov chains”, Ann. Math. Statist. 37, 1554–1563.
  4. BAUM, L.E., EAGON, J.A. (1967), “An inequality with applications to statistical estimation for probabilistic functions of Markov processes and to a model for ecology”, Bull. Am. Math. Stat. 37, 360-363.
  5. BAUM, L.E. (1972), “An inequality and associated maximization technique in statistical estimation for probabilistic functions of Markov processes”, Inequalities 3, 1-8.
  6. BECCHETTI, Claudio, RICATTI, Lucio Prina (2004), Speech Recognition Theory and C++ Implementation, Jhon-Wiley & Sons Inc., England. BHAR, Ramaprasad, HAMORI, Shigeyuki (2004), Hidden Markov Models Applications to Financial Economics, Kluwer Academic Publishers,
  7. The Netherlands. BICEGO, Manuele, MURINO, Vittorio (2004), “Investigating Hidden Markov Models’ Capabilities in 2D Shape Classification”, IEEE Transactions On Pattern Analysis And Machine Intelligence, Vol.26, No.2, 281-286.
  8. BING, F., DING, X.Q. (2000), “Off-line handwritten Chinese character recognition with hidden Markov models”, In: 5th International Conference on Signal Processing Proceedings, 2000, WCCC-ICSP 2000, vol. 3, New York. BOECKH, J. Anthony, COGHLAN, Richard T. (1982),
  9. The Stock Market and Inflation, BCA Publications Ltd., United States of America. BULUTOĞLU, Kenan (2003),
  10. Tepeden Dibe Borsalar, Yapı Kredi Yayınları,
  11. İstanbul.
  12. CAN, Tuncay (2006), Sektörler Arası İlişkilerin Markov Zincirleri ile Analizi ve Türkiye Örneği, Derin Yayınları,
  13. İstanbul.
  14. CHEN, M.Y., KUNDU, A., ZHOU, J. (1994), “Off-line handwritten word recognition using a hidden Markov model type stochastic network”, IEEE Trans. Pattern Recognition Mach. Intel. 16, 481–496.
  15. CHUNG, Kai Lai, WALSH, John B. (2005),
  16. Markov Processes, Brownian Motion, and Time Symmetry, Second Edition, Springer Science+Business Media Inc., United States of America. CİNEMRE, Nalan (2003),
  17. Yöneylem Araştırması, İkinci Baskı,
  18. Beta Basım Yayım Dağıtım, İstanbul.
  19. COPELAND, Laurence S. (1989), Exchange Rates and International Finance, Addison-Wesley Publishing Company, England. DİKMEN, M. Orhan (1993), “Faiz Politikaları ve Türkiye’deki Uygulamalar”, İktisadi Araştırmala