Yapay sinir ağları kullanarak dolar kuru gelecek değer tahmini yapılması

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Kocaeli Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilişim Teknolojileri Mühendisliği Bölümü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2022

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: OĞULCAN UÇARSU

Danışman: Mehmet Yıldırım

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Gelişen dünya ile birlikte kişilerin, toplulukların ve şirketlerin hayatlarını devam ettirebilmeleri için üretim, tüketim ve ticaret gibi etkinliklerde bulunmaları gerekmektedir. Ayrıca, varlıklarını koruyabilmeleri ve bu varlıklar üzerinde sürekli olarak yatırım yaparak büyümeleri önemlidir. Bu sebeple insanlar, topluluklar veya şirketler ellerindeki varlıkları döviz, hisse senedi, altın, gayrimenkul, bono/tahvil, vadeli mevduat vb. yatırım araçları kullanarak arttırmak istemektedir. Yatırım araçları her zaman varlık arttırmayabilir, küresel sermaye hareketleri ve parametrelere göre varlığın değerini de düşürebilir. Bu sebeple, yatırım yapan kişi yatırım aracının gelecekte ne değer alacağını kestirebilmek ister. Yatırım aracının gelecek değer tahmini için kullanılan birçok finansal yöntem ve indikatör bulunmaktadır. Teknolojinin gelişmesi ile birlikte klasik finansal yöntemler yerini bilgisayarlara ve yapay zeka teknolojilerine bırakmıştır. Yapay zeka teknikleri kullanılarak yapılan tahminler artık çok daha doğru sonuçlar vermektedir. Tez çalışması kapsamında, yapay zeka tekniklerinden biri olan yapay sinir ağları kullanılarak yatırım araçlarının gelecek tahmini yapılmıştır. Yatırım aracı olarak dünya genelinde kabul gören ABD Doları döviz cinsi incelenmiş ve gelecek tahmini yapılmıştır. Doların artmasına ve azalmasına sebep olan diğer ekonomik parametreler ile dolar arasındaki korelasyonlar belirlenmiştir. Yüksek ve düşük korelasyonlu olduğu ekonomik parametreler tespit edilmiştir. Ekonomik parametrelerin geçmiş verileri kısa, orta ve uzun vade olarak üç farklı zaman diliminde incelenerek yapay sinir ağlarında eğitime tabi tutulmuş, ARMA zaman serisi modeli çıkartılmıştır. Doların yüksek korelasyonlu olduğu parametreler ile daha doğru tahmin sonuçları elde edilmiştir. Her bir eğitimde 5000 iterasyon çalıştırılmıştır. Eğitim sonucunda ortalama karesel hatalar 10e-11 seviyelerinde belirlenmiş olup oldukça başarılı bulunmuştur.