Bu çalışma, Borsa İstanbul Anonim Şirketi (BİST) 30 Endeksi’nde işlem gören firmaların hisse senetlerinin gelecek fiyatlarını tahmin etmeyi amaçlamaktadır. Bu amaçla öncelikle BİST 30 Endeksi firmalarının 2010-2019 yılları arasındaki üçer aylık finansal tabloları temin edilmiş daha sonra bu tablolar vasıtasıyla firmalara ait finansal oranlar hesaplanmıştır. Ayrıca firma hisse senetlerinin aylık kapanış fiyatlarına ulaşılmış ve firmalara ait finansal oranlarla denk olacak şekilde üçer aylık ortalamaları alınmıştır. Bu şekilde veriler temin edildikten sonra Yapay Sinir Ağları (YSA), Rastgele Orman (RO) algoritması ve XGBoost algoritması kullanılarak her bir firmaya ait hisse senedinin gelecek fiyatı tahmin edilmiştir. Daha sonra her bir yönteme göre elde edilen tahmin sonuçları karşılaştırılmıştır. XGBoost ve Rastgele Orman algoritmaları birbirlerine yakın sonuçlar vermelerine rağmen XGBoost algoritması en iyi sonucu vermektedir. Ayrıca her iki modelin de YSA’ya göre daha yüksek performans gösterdiği tespit edilmiştir.

Bu çalışma, kent içi raylı ulaşım performansını değerlendirmek için iki aşamalı bir Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemi kullanarak bir model oluşturmayı amaçlamaktadır. Yöntem: Çalışma kapsamında Ankara Elektrik, Havagazı ve Otobüs İşletme Müessesesi'nde (EGO Genel Müdürlüğü) işletilen raylı sistem hatları, SWARA (Step-Wise Weight Assessment Ratio Analysis) ve ARAS (Additive Ratio Assessment) yöntemleriyle değerlendirilmiştir. SWARA yöntemi ile değerlendirme kriterlerinin önem ağırlıkları belirlenmiş, ARAS yöntemi ile raylı sistem hatlarının performans değerleri hesaplanmıştır. Bulgular: Çalışmada elde edilen sonuçlara göre değerlendirme kriterleri arasında en önemli kriterin maksimum yolcu kapasitesi olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca alternatifler performanslarına göre en yüksekten en düşüğe doğru sırasıyla; Batıkent-Sincan/Törekent, Çayyolu-Kızılay, Batıkent-Kızılay, Keçiören-Atatürk Kültür Merkezi ve Aşti-Dikimevi olarak bulunmuştur. Özgünlük: Literatürde kent içi raylı ulaşım sistemi performans ve verimlilik ölçümü konusunda iki aşamalı bir yöntem olarak SWARA ve ARAS yöntemlerinin kullanılmadığı görülmüştür. Bununla birlikte çalışmanın diğer kent içi ulaşım sistemleri için de uygulanabilir olduğu ve literatüre katkı sağlayacağı düşünülmektedir.

Bu çalışma, Akdeniz Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü'nde Doç. Dr. Ömür TOSUN tarafından yürütülen "Lojistik Performans İndeksinin Veri Zarflama Analizi ve Malmquist Toplam Faktör Verimliliği Analizi Yöntemleri ile Karşılaştırılması: G-20 Ülkelerinde Bir Uygulama" başlıklı yüksek lisans tezinden türetilmiştir.

This study aims to examine the factors affecting the decisions of investors. For this, the effect of the information channels (Telegram, Twitter, friend/peer, brokerage house and investors’ research), the investors’ experience and the bull and bear market effect on investment attitude and intention were investigated. Also, the investors’ experience and the bull and bear market effect were applied as moderators in the research. An experimental research method was used, and three studies were designed. According to research results, information channels significantly affected investors’ decisions and differed from each other. In addition, the attitudes and intentions towards information channels differ regarding investors’ investment experiences. While individuals that have experience are prone to invest more based on their research, potential investors rely more on information channels that provide private messaging. JEL Classification: G1, G4