Dergiler / İ M K B Dergisi / 2007 / Cilt: 9 - Sayı: 35

Finansal Değişkenlerin Gri Modelle Tahmini

Forecasting Financial Variables by the Grey theory

Sayfa
11–21
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)

Sonuçlar, önceki çalışmalara ve modellere göre, oldukça oynak bir piyasa olan Türkiye için ortalama olarak bir başarıyı işaret etmektedirler.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Finansal ve ekonomik değişkenlerin tahmini en ilgi çekici konulardan biri olup, bir çok çalışma geleceği tahmin etmeye çalışmıştır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu çalışmada aynı nitelikte olup göreceli olarak yeni sayılabilecek bir model olan Gri Modelin analizde kullanılmasını amaçlamaktadır.
💡
Sonuç & Katkı:Sonuçlar, önceki çalışmalara ve modellere göre, oldukça oynak bir piyasa olan Türkiye için ortalama olarak bir başarıyı işaret etmektedirler.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Finansal ve ekonomik değişkenlerin tahmini en ilgi çekici konulardan biri olup, bir çok çalışma geleceği tahmin etmeye çalışmıştır. Bu çalışmada aynı nitelikte olup göreceli olarak yeni sayılabilecek bir model olan Gri Modelin analizde kullanılmasını amaçlamaktadır. Bu model rekabetin olduğu ortamların tahmini için uygundur zira bu tür ortamlarda modelin belirsizliği ve karar vericilerin yeterli bilgiye sahip olmadığı durumlardır. Bu modeli kullanarak günlük ve aylık olarak bir dönem sonraki tahminler Borsa ve Amerikan Doları için yapılmıştır. Sonuçlar, önceki çalışmalara ve modellere göre, oldukça oynak bir piyasa olan Türkiye için ortalama olarak bir başarıyı işaret etmektedirler.

Abstract

Forecasting financial and economic variables is one of the most attracted subjects in finance and many models and studies are devoted for predicting future. This study is one of them and uses relatively new prediction model, Grey Theory. This theory is suitable for forecasting competitive environment where the model uncertainty is present and decision makers have insufficient information. We use this model for one-step-ahead prediction of daily and monthly Turkish Lira/US Dollar exchange rate and Istanbul Stock Exchange Market Composite Index (ISEM-I00). The results indicate a moderate success for a highly volatile environment comparing to the previous studies and models.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

KOTİL, E., ÇUKUR, S., ERYİĞİT, R. (2022). Finansal Değişkenlerin Gri Modelle Tahmini. İ M K B Dergisi, Cilt: 9 - Sayı: 35, 11–21. https://ajindex.com/articles/546396

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (16)

  1. Deng, J. L., "Introduction to Grey System Theory," The Journal of Grey System, 1, 1989, pp. 1-24.
  2. Deng, J. L., "Control Problem of Grey System," System and Control Letters, 5, 1982, pp.288-294.
  3. Diler, A. L, "İMKB Ulusal-100 Endeksinin Yönünün Yapay Sinir Ağları Hata Geriye Yayma Yöntemi ile Tahmin Edilmesi," İMKB Dergisi, 7, 2003, pp. 65-81.
  4. Hsu, L., "Applying the Grey Prediction Model to the Global Integrated Circuit Industry," Technological Forecasting & Social Change, 70, 2003, pp.563-574.
  5. Hsu, Y., Tse, S., Wu, B., "A new Approach of Bivariate Fuzzy Time Series Analysis to the Forecasting of a Stock Index," International Journal of Uncertainly, Fuzziness and Knowledge-Based Systems, 11, 2003, pp. 671-690.
  6. Kanas, A., Yannapoulos, A., "Comparing Linear and Nonlinear Forecasts for Stock Returns," International Review of Economics and Finance, 10, 2001, pp. 383-398.
  7. Kim, K., "Financial Time Series Forecasting Using Support Vector Machines'" Neurocomputing, 55, 2003, pp.307-319.
  8. Lin, Y., Chen, M., Liu, S., "Theory of Grey Systems: Capturing Uncertainities of Grey Information," Kybernetes, 33, 2004, pp.196-218.
  9. Lin, C, Su, S., Hsu, Y., "High-precision Forecast Using Grey Models," International Journal of Systems Science, 32, 2001, pp.609-617.
  10. Lin, Y., Wang, J., Pai, P., "A Grey Prediction Model with Factor Analysis Technique," Journal of Chinese Institute of Industrial Engineers, 21, 2004, pp.535-542.
  11. Madura, J., Martin, A. D., Wiley, M., "Forecast Bias and Accuracy of Exchange Rates in Emerging Markets," Journal of Multinational Financial Management, 9, 1999, pp. 27-43.
  12. Panda, C, Narasimhan, V, "Forecasting Daily Foreign Exchange Rate in India with Artificial Neural Network," The Singapore Economic Review, 48, 2003, pp.181-199.
  13. Tseng, F., Yu, H., Tzeng, G., "Applied Hybrid Grey Model to Forecast Seasonal Time Series," Technological Forecasting and Social Change, 67, 2001, pp.291-302.
  14. Tseng, F., Tzeng, G., Yu, H., Yuan, B.J.C., "Fuzzy ARIMA Model for Forecasting the Foreign Exchange Market," Fuzzy Sets and Systems, 118, 2001, pp.9-19. Wang,C, "Predicting Tourism Demand Using Fuzzy Time Series and Hybrid Grey Theory," Tourism Management, 25, 2004, pp.367-374.
  15. Yao, J., Tan, C. L., "A Case Study on Using Neural Networks to Perform Technical Forecasting ofForex," Neurocomputing, 34, 2000, pp. 79-98.
  16. Yu, L., Wang, S., Lai, K. K., "A Novel Ensemble Forecasting Model Incorporating GLAR and ANN for Foreign Exchange Rates," Computers & Operations Research, 2005, Forth