Yapay Si̇ni̇r Ağlari İle Borsa Endeksi̇ Tahmi̇ni̇ - Forecasting Stock Market Index With Artificial Neural Networks

Abstract

Bu çalışmanın amacı Yapay Sinir Ağları'nın finans alanındaki tahmin problemlerine uygulanabilirliğinin gösterilmesi ve Borsa İstanbul (BIST)-100 Endeksini etkileyen değişkenler arasındaki ilişkilerin modellenmesidir. Çalışmada BIST-100 Endeksi, Gecelik Faiz Oranları ve Dolar Kuru arasındaki ilişkiler ileri beslemeli, geriye yayılımlı Çok Katmanlı Algılayıcı (Multi-Layered Perceptron-MLP) kullanılarak Yapay Sinir Ağları ile modellenmiş ve BIST-100 Endeks değeri tahmin edilmiştir. Çalışmada 4 Ocak 2010 ile 7 Ocak 2020 arasındaki 2511 iş gününe ait veriler Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Elektronik Veri Dağıtım Sisteminden alınmıştır. Veri setinin % 90'ı eğitim, % 10'u test verileri olarak ayrılmış ve MATLAB 2020a ile veriler analiz edilmiştir. Çeşitli eğitim, aktivasyon ve transfer fonksiyonları arasından en uygun olanları veri seti üzerinde yapılan denemeler ile belirlenmiş, sonrasında çeşitli mimarideki modeller kurulmuş; modellerin tahmin başarıları, tahmin değerler ile gerçek veriler arasındaki regresyon ilişkisi ile belirlenmiştir. Kurulan modeller ile eğitilen ağların test verileri üzerindeki simülasyonu sonrasında modellerin performansları Ortalama Mutlak Yüzde Hata (Mean Absolute Percentage Error-MAPE) değeri kullanılarak yapılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre değişkenler arasındaki ilişkileri modelleyen ve en iyi performansı gösteren ağ, mimarisi 2-10-10-1 olan iki gizli katmanlı, her gizli katmanında 10'ar nöronu olan ağdır. Böylece Yapay Sinir Ağlarının finans alanındaki tahmin problemlerine uygulanabilir olduğu görülmüştür.

Forecasting BIST 100 Index With Artificial Neural Networks and Regression Analysis

“…In the literature, there are studies that predict the index BIST 100 using the Artificial Neural Network model and compare it with other models (Kılıc et al, 2014;Ozbey et al, 2020;Molla et al, 2021;Karakul, 2020).…”