Bist 100 endeksinin ekonomik takvim etkisi gözetilerek yapay sinir ağları ile öngörülmesi

Abstract

Yapay Sinir Ağları (YSA), insan beyninin çalışma prensibini taklit eden bir analiz yöntemidir. YSA'ların problem çözmedeki becerisi ve geleneksel yöntemlere göre karmaşık problemler karşısındaki başarı gücünün yüksekliği YSA'ların ekonomi ve finans alanlarında da tercih edilen bir yöntem olmasını sağlamıştır. Çalışmada, ileri beslemeli geri yayılımlı YSA kullanılmış olup benzer çalışmalarda olduğu gibi optimum performansı gösterecek ağ için ağ parametrelerinden olan katmanlardaki nöron sayısına deneme yanılma yoluyla ulaşılmıştır. Çalışmada 29 Temmuz -13 Kasım 2015 tarihleri kapsamında BIST 100, kodlanmış Ekonomik Takvim Olayları (ETO), majör pariteler, dolar indeksi ve dünya piyasalarından indekslerden yararlanılmıştır. Çok sayıda YSA arasında 10-9-1 mimarisinde kurulan YSA, açıklayıcılık derecesine (R2) göre en başarılı ağ olup 0.928 R2 ve 0.043 MSE değerlerine sahiptir. Bunu takip eden YSA ise 0.908 R2 ve 0.094 MSE değerlerini gösteren 11-11-1 yapısında bir ağdır. Sözü edilen, başarılı ANN sonuçları incelendiğinde 5 ve 7 nolu modellerden kurulduğu gözlenmiştir. En düşük MSE (0,022) değerine göre 5 nolu modele göre kurulan bir YSA en başarılı performansı göstermiştir. Çeşitli denemelerin ortalamasına göre ise önce Model 7, sonra Model 6 en düşük MSE değerine sahiptir (sırayla 0,089 ve 0,101). Söz konusu modellerin başarısına göre, ekonomik takvim olayları (ETO) ve "diğer" değişkeninin indeksteki değişimi açıklamada dikkate değer bir etkisi gözlenmiştir. Açılış tahmini kapanışa oranla daha başarılı olup ETO değişkeni açılış kestiriminde önemli bir başarı göstermiştir.