LSTM Derin Öğrenme Yöntemi İle Manipülasyonlu İşlemlerin Tespiti: Borsa İstanbul Uygulaması
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Kocaeli Üniversitesi, İşletme Fakültesi, İşletme Bölümü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2024
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Harun KARAKAŞLI
Danışman: Sibel Fettahoğlu
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Sermaye piyasalarında manipülasyon, piyasa mekanizmasının sağlıklı işleyişini bozan ve yatırımcı güvenini zedeleyen ciddi bir sorundur. Manipülasyon, piyasa fiyatlarını ve sermaye piyasası araçlarının değerlerini kasıtlı olarak etkileyerek yapay bir piyasa görünümü yaratmayı amaçlar. Bu tür faaliyetler, piyasaların şeffaflığına zarar verir ve hem yatırımcılar hem de düzenleyici otoriteler için büyük bir endişe kaynağıdır. Türk Sermaye Piyasası'nda manipülasyon işlemleri, Sermaye Piyasası Kurulu (SPK) tarafından titizlikle izlenmekte ve düzenlenmektedir. SPK, piyasa dolandırıcılığı ve piyasa bozucu eylemleri tespit etmek ve önlemek amacıyla sıkı denetimler ve cezai yaptırımlar uygulamaktadır. Makine öğrenmesi, finansal piyasalarda manipülasyon tespiti ve önlenmesinde önemli bir rol oynar. Büyük veri setlerini analiz ederek ve gelişmiş algoritmalar kullanarak, manipülatif faaliyetlerin izlerini sürmek ve hızlı bir şekilde tespit etmek mümkündür. Bu çalışmada, Borsa İstanbul'da gerçekleşen manipülasyon işlemlerinin tespit edilmesinde Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) modeli kullanılmıştır. Araştırma, 2020-2023 yılları arasında Borsa İstanbul'da işlem gören ve SPK bültenlerinde manipülasyon yapıldığı belirtilen şirketleri kapsamaktadır. Çalışma, manipülasyon yapılan işlemlerin zaman içindeki örüntülerini belirlemeyi ve bu örüntüler üzerinden LSTM modelinin etkinliğini değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Modelin doğruluğu, duyarlılık, özgüllük, kesinlik, hata oranı ve F-skora gibi performans metrikleri ile değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, LSTM modelinin hem eğitim hem de test verileri üzerinde yüksek performans gösterdiğini ve manipülasyon tespiti konusunda etkili olduğunu ortaya koymuştur. Bu araştırma, sermaye piyasalarında manipülasyonun daha iyi anlaşılmasına ve önlenmesine yönelik yeni yöntemlerin geliştirilmesine katkıda bulunmayı hedeflemektedir.