YAPAY SİNİR AĞLARI İLE BORSA ENDEKSİ TAHMİNİ - FORECASTING STOCK MARKET INDEX WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS - Aygülen Kayahan Karakul (Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi)
Bu çalışmanın amacı Yapay Sinir Ağları’nın finans alanındaki tahmin problemlerine uygulanabilirliğinin gösterilmesi aynı zamanda da Borsa İstanbul (BIST)-100 Endeksini etkileyen değişkenler arasındaki ilişkilerin modellenmesidir. Çalışmada BIST-100 Endeksi, Gecelik Faiz Oranları ve Dolar Kuru arasındaki ilişkiler Yapay Sinir Ağlarından ileri beslemeli, geriye yayılımlı Çok Katmanlı Algılayıcı (Multi-Layered Perceptron-MLP) kullanılarak 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 tahmin değerlerin gerçek değerlerden sapmasını yüzde olarak veren 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.