Hi̇sse Senedi̇ Fi̇yatlarinin Var Modeli̇ Ve Yapay Si̇ni̇r Ağlari Algori̇tmasi İle Tahmi̇ni̇: Bist100 Pay Senetleri̇yle Bi̇r Uygulama

Abstract

Hisse senetleri gibi likiditesi yüksek varlıklarla ilgili gelecek tahmini yapmak oldukça zordur. Geleneksel ekonometrik modeller finansal araçların tahmininde bir noktaya kadar başarılı sonuç verse de yapay zekâ tabanlı doğrusal olmayan yöntemler çoğu zaman daha etkin tahmin performansı göstermektedir. Bu çalışmada fiyat tahmini yapmak amacıyla VAR modelleri ve Yapay Sinir Ağları algoritması birlikte kullanılmıştır. Birleşik tahmin sürecinin tercih edilmesindeki amaç hisse senetlerinin taşıdığı doğrusal bilginin VAR modelleriyle, doğrusal olmayan bilginin ise Yapay Sinir Ağları algoritmasıyla modellenmesidir. Sonuçlar birleşik tahmin süreciyle elde edilen tahminlerin ekonometrik modellerin tahmininden daha üstün olduğunu göstermektedir. Model hata kareleri toplamına göre AKBNK, ALBRK, BUCIM, DOHOL, GSDHO, TSKB, SKBNK ve SNGYO hisse senetleri hariç diğer tüm pay senetlerinde VAR-YSA tahmin süreci daha iyi fiyat tahmini yapmıştır