Yatırım Fonları Net Varlık Değerlerinin Yapay Sinir Ağları Yöntemiyle Tahmin Edilmesi

Abstract

Bu çalışmanın amacı, Türkiye’deki yatırım fonlarınınnet varlık değerlerinin, Yapay Sinir Ağları (YSA) yöntemiyle tahmin edilmesidir. Ocak 2001-Aralık 2008 döneminde, 19 adet A tipi ve 19 adet B tipi olmak üzere toplam 38 adet yatırım fonunun net varlık değerlerinin tahmin edilmesi için 6 adet makro ekonomik değişkenden yararlanılmıştır. Çalışmada yatırım fonu net varlık değeri hem YSA hem de regresyon modeli çerçevesinde öngörülmüş ve her iki yöntem için elde edilen sonuçların öngörü performansları karşılaştırılmıştır. Analiz sonuçları, yatırım fonları net varlık değerlerini tahmin etmek için geliştirilen YSA modellerinin çok düşük hata düzeyinde regresyon yönteminden daha başarılı sonuçlar verdiğini ortaya koymuştur.

This study aims to forecast net asset values of Turkish mutual funds using Artificial Neural Networks (ANN) method. In order to forecast net asset values of 38 mutual funds (19 A type and 19 B type), 6 macro economic variables are used in the period of January 2001-December 2008. Net asset values of mutual funds have been forecasted within the frame of both ANN and regression model and forecasting performances of the methods have been compared. Analysis results reveal that ANN method is capable of forecasting net asset values of mutual funds at a very low error level and seems to outperform regression method.