İSTANBUL MENKUL KIYMETLER BORSASI ÜZERİNE SAKLI MARKOV MODELİ İLE BİR TAHMİNLEME 1
|
|
- Serkan Çolak
- 8 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 Ekonomik Yaklaşım, Cil : 20, Sayı : 72, ss İSTANBUL MENKUL KIYMETLER BORSASI ÜZERİNE SAKLI MARKOV MODELİ İLE BİR TAHMİNLEME Ersoy ÖZ 2 Öze Ülkemizde son yıllarda finans sekörü üzerine yapılan geleceğe yönelik ahmin çalışmaları oldukça yaygınlaşmışır. Bu ahmin yönemleri genel olarak geçmiş verileri kullanarak geleceğe ilişkin yorum geirebilecek nielikedirler. Hisse seneleri piyasası finans seköründe önemli bir yere sahipir. Bu piyasada işlem gören hisse seneleri için bir göserge olan İsanbul Menkul Kıymeler Borsası Ulusal 00 Endeksi değerinin değişim oranı pek çok ekonomik nedene bağlı olabildiği gibi psikolojik ve siyasi nedenlere de bağlıdır. Bu çalışmada, Markov Zincirleri üzerine kurulu olan Saklı Markov Modeli kullanılarak İsanbul Menkul Kıymeler Borsası Ulusal 00 Endeksi değerinin değişim oranlarını ahmin emek amacı ile bir uygulama gelişirilmişir. Saklı Markov Modeli nin kullanıldığı bu ahminlemede ekili sonuçlar oraya çıkığı görülmüşür. Anahar Kelimeler: Markov Zincirleri, Saklı Markov Modeli, Saklı Markov Modeli Algorimaları, İsanbul Menkul Kıymeler Borsası, Tahminleme. AN ESTIMATION BY HIDDEN MARKOV MODEL FOR THE ISTANBUL STOCK EXCHANGE Absrac Fuurisic esimaions on he finance secor have become more frequen over he recen years in our counry. These esimaion mehods are generally in he form of making commens abou he fuure by using he pas daa. Sock marke have an Makale çalışması yazarın dokora ezinden alınarak yapılmışır. 2 Dr., Öğr. Gör., Yıldız Teknik Üniversiesi, Meslek Yüksekokulu, Teknik Programlar Bölümü
2 60 Ersoy ÖZ imporan place in finance secor. The change rae of he value of The Isanbul Sock Exchange Naional 00 index which is an indicaor for he socks ha are ransaced in his marke can be based no jus only on many economic reasons bu also on psychological and poliical reasons. In his sudy, o esimae he change rae of he value of The Isanbul Sock Exchange Naional 00 Index using Hidden Markov Model which is based upon Markov Chains, an applicaion has been improved. By his esimaion, a which Hidden Markov Model is used, effecive resuls are observed. Keywords: Markov Chains, Hidden Markov Model, Algorihms of Hidden Markov Model, The Isanbul Sock Exchange, Esimaion.. GİRİŞ Markov Zincirleri, karar problemlerinde kullanılan ve geçmişeki olaylardan bağımsız olarak sadece mevcu süreç durumuna bağlı kalan sürecin, geleceke nasıl gelişeceğini içeren olasılıkları bulunduran bir yapıdadır. Saklı Markov (SM) Modeli, Markov Zincirleri üzerine kurulu ve Markov Zincirlerine bazı özellikler eklenerek oluşurulmuş bir modeldir. Markov Zincirlerinde başlangıç durum olasılıkları ve geçiş olasılıkları marisi kullanılırken SM Modelinde ise bunlara ek olarak gözlem olasılıkları marisi de kullanılır. Markov Zincirlerinde sisem herhangi durumda iken eldeki gözlem sadece sisemin bulunduğu durumdur. SM Modelinde ise sisemin herhangi bir anda hangi durumda olduğu bilinmez, faka sisemin bir durumda iken bu durumun eiklediği gözlem oraya çıkar ve bu gözlem bilinir. SM Modelinde yer alan gözlem olasılıkları marisi sisemin herhangi bir anda herhangi bir duruma geldiğinde oluşan gözleme ai olasılıkları içeren bir marisir. Ayrıca sisemin herhangi bir anda içinde bulunduğu durum bilinmediği için modele Saklı denilmişir. SM Modeli paramereleri oluşurulurken geçmiş veriler kullanılır. Bu veriler baz alınarak sisemde geleceğe yönelik oluşacak gözlemlere ai olasılıklar ve geleceke oluşacak gözlemlerin alında yaan saklı durumların bulunması için ahminler yapılmakadır. Ayrıca geleceke oluşacak herhangi bir gözlemin veya gözlem dizisinin meydana gelme olasılığını maksimum yapmak adına, başlangıç durum olasılıkları, geçiş olasılıkları marisi ve gözlem olasılıkları marisi elemanlarının yeniden ahmini yapılır. Bu ahmin yönemlerinin ümü Saklı Markov Modelinin Üç Temel Problemi olarak incelenip her biri için çözüm algorimaları gelişirilmişir.
3 İsanbul Menkul Kıymeler Borsası Üzerine Saklı Markov Modeli İle Bir Tahminleme 6 SM Modeli ilk olarak 940 lı yıllarda çalışılmaya başlanmış olsa da eori ancak 970 li yıllarda (Baum, 972), (Perie, 969), (Baum ve Eagon, 967) ve (Baum ve Perie, 966) arafından gelişirilmişir. Sonraki yıllarda özellikle bilgisayar sisemlerinin gelişmesi ile bilgisayara dayalı uygulama alanlarıda oldukça gelişmişir. Bu alanda emel sayılabilecek çalışmalar şu şekildedir: Konuşma anımada (Rabiner ve Juang, 993), (Rabiner, 989), karaker anımada (Bing ve Ding, 2000), (Chen, Kundu ve Zhou, 994), dijial ileişimde (Ellio, Aggoun ve Moore, 995) ve modern ileişim ağlarında (Heffes ve Lucanoni, 986). Biyoloji alanında özellikle bilgisayar dayalı olan moleküler biyoloji dalında da yaygın olarak çalışılmışır. Bu çalışmalar; biyolojik dizileme analizinde (Asai, Hayamizu ve Handa, 993), doku analizinde (Guoliang ve Xia, 2003), (Do ve Veerli, 2002), moleküler biyolojide (Krogh, Brown, Mian, Sjolander ve Haussler, 994) ve iyon kanalı araşırmalarında (Ball ve Rice, 992)) olarak verilebilir. Ekonomi alanında ise (Hamilon, 989, 994) ve hisse senedi kar değişimlerinde (Ryden, Terasvira ve Asbrink, 998) arafından çalışılmışır. Hisse senelerinin fiyalarına eki eden pek çok fakör bulunmakadır. Bu fakörler emel olarak endojen fakörler ve egzojen fakörler olarak iki grupa oplanırlar. Endojen fakörler, firmanın kendi bünyesinde meydana gelen fakörlerdir. Egzojen fakörler ise firma dışında meydana gelen bir akım ekonomik ve siyasi fakörlerdir. İsanbul Menkul Kıymeler Borsası genel endekslerinden olan İMKB Ulusal 00 Endeksi için egzojen fakörlerden faiz oranları, döviz kuru ve para arzı kullanılarak bu endeks değerinde oluşacak geleceğe yönelik değişim oranlarının ahmini üzerine bir uygulama gelişirilmişir. Uygulamada verilerin alındığı zaman aralığı 987 yılı Aralık ayından 2008 yılı Mar ayı da dahil olmak üzere 244 aylık değerden oluşmakadır. Bu verilere dayanarak 2008 yılı Nisan ayı, 2008 yılı Nisan ve Mayıs ayları ve 2008 yılı Nisan, Mayıs ve Haziran ayları için İMKB Ulusal 00 Endeks değerinde oluşacak değişim oranları ile ilgili üç analiz yapılmışır. 2. SAKLI MARKOV MODELİ Markov analizi geçmişeki olaylardan bağımsız olarak, sadece mevcu süreç durumuna bağlı kalan sürecin, geleceke nasıl gelişeceğini içeren olasılıkları bulunduran bir özelliğe sahipir. Uygulamada pek çok süreç bu anıma uymaka ve dolayısıyla da Markov analizi olasılık modelinin önemli bir ürünü oluşurmakadır (Özürk, 2004; 645). Markov analizinin emeli olan esadüfi değişken, örnek uzayındaki her bir olayı reel sayılara dönüşüren bir fonksiyon olarak anımlanabilir (Can, 2006; 7).
4 62 Ersoy ÖZ Sokasik süreç ise sabi bir olasılık uzayı üzerinde anımlı gerçek değerli esadüfi değişkenlerin bir koleksiyonudur (Dupacova vd., 2002; 23) ve zaman parameresi olmak üzere ( X, T ) şeklinde göserilir. n İndeks kümesindeki n sayıda zaman nokasının herhangi bir < < < kümesi için nin in verilen değerlerine göre koşullu olasılık dağılımı yalnızca X, X n X, K, X 2 n X n in değerine bağlı ise, 2 ( X T ) sokasik sürecine Markov süreci denir (Cinemre, 2003; 485). S = {x, x, 2 } durum uzayı K ve < < < için bir Markov süreci aşağıdaki eşilikle açıklanır ve bu eşiliğe 2 Markovyen Varsayım denir. n P( X = xn X = x,, ) ( ) = = = = n K X x P X xn X x n n n n n () Markovyen Varsayıma göre sürecin bir sonraki adımda bulunacağı durum geçmişen amamen bağımsız olup, yalnızca mevcu duruma bağlıdır. Markov Zincirlerinde üm durumlar ve üm ler için aşağıda verilen koşullu olasılığın varlığı kabul edilir: P ( X = p, i, j S = {0,, 2, K} (2) + = j X = i) Burada ele alınan ij p ij olasılıklarına ek adım geçiş olasılıkları denir (Tijms, i + anında j 2003; 83). Bu ifadeye göre anında durumunda olan sürecin durumunda olma olasılığı p ile göserilecekir. p için aşağıdaki eşilikler geçerlidir: 0 j= 0 ij ij, 0 p, i j (3) p =, i = 0,,2,K (4) ij Yukarıdaki biçimde anımlanan ij geçiş olasılıklarının oluşurdukları maris Markov Zincirinin geçiş olasılıkları marisidir (Chung ve Walsh, 2005; 29) ve P = p ] ile göserilir. Herhangi bir P marisi, yukarıda verilen (3) ve (4) [ ij koşullarını sağladığında sokasik maris olarak adlandırılır (Sirzaker, 2003; 400). Markov Zincirleri, Markovyen Varsayımı sağlayan ayrıca geçiş olasılıkları zamanla değişmeyen sokasik süreçlerdir. p ij
5 İsanbul Menkul Kıymeler Borsası Üzerine Saklı Markov Modeli İle Bir Tahminleme 63 Bir sisemin durum uzayı S = {,2, K, N} ve sisemin başlangıcında i durumunda bulunma olasılığı aşağıdaki biçimde göserilir: P( X 0 = i) = π (0) = π, i =,2, K, N (5) i i Bir SM Modeli, Markov Zincirine benzer faka ondan daha genel ve daha esnekir. Ayrıca Markov Zinciri ile am olarak modellenemeyen olayların modellenmesini sağlar. Bir SM Modeli kesikli zamanlı Markov Zincirinin bazı eksra özellikler almış halidir. Eklenen emel özellik, Markov Zincirinin bir duruma geldiğinde, sabi ve zamandan bağımsız bir olayı meydana geirmesidir. Meydana gelecek olaylardan her biri zamandan bağımsızdır ve mevcu durumun her bir olaya ilişkin olasılığı, dağılım değerine bağlıdır (Ewens ve Gran, 2005; 409). Bir SM Modelinde durumlar doğrudan gözlemlenemez. Bunun yerine her bir durumdan meydana gelen gözlem çıkıları oluşur (Seeb, 2005; 472). Gözlem çıkılarının bir araya gelmesi ile gözlem dizisi meydana gelir. SM Modelinde gözlem dizisinin alında yaan durum dizisinin bilinmemesi modele Saklı anlamını yükler. Bir SM Modeli aşağıdaki biçimde anımlanır (-5): ) Modeldeki durumların sayısı N ile göserilir. Genel olarak durumlar kendi içlerinde herhangi bir durumdan diğer durumlara ulaşabilecek şekilde bağlanılıdır. Yani durumlar ergodik bir yapıdadır. S = { S, S 2, K, S N } durumlar kümesini ve q, anındaki durumu göserir. 2) Her bir duruma ai gözlem sayısı M ile göserilir. Gözlemler kesikli bir küme şeklinde ifade edilir. Gözlemler, modellenen sisemin fiziksel çıkılarına karşılık gelir. V = v, v, 2, v } ile gözlem kümesi ifade edilir. { K M Gözlemler, gözlem sırasında sisemin içinde olduğu duruma bağlıdır. Bu yüzden bir önceki gözlemden bağımsızdır ( Schliep vd., 2004, 2-35). için 3) Durum geçiş olasılık dağılımı A = { a ij } şeklinde göserilir. j i, N a ler negaif olmayan sayılar olup A, N N boyuunda bir maris ile ifade ij edilir ve bu marisin her bir saırındaki değerlerin oplamı ayrı ayrı e eşiir. Bu şekilde ifade edilen durum geçiş olasılıkları zaman içerisinde değişmez ve bu olasılıklar gözlemlerden bağımsızdır (Bhar ve Hamori, 2004; 7).
6 64 4) Gözlem olasılık dağılımı B { b (k)} j durumunda iken j Ersoy ÖZ = ile göserilir. Bu ifade, anında v gözleminin olasılığını verir. j N ve k M için k b j (k) lar negaif olmayan sayılardır. B, N M boyuunda bir maris olup her bir saırındaki değerlerin oplamı ayrı ayrı e eşiir. 5) Başlangıç durum dağılımı π = { π i } dir. Başlangıç anında sisemin durumunda olma olasılığıdır ve aşağıdaki biçimde göserilir ( Bicego ve Murino, 2004; ). S i [ q ] i = P = S i π, i N (6) N, M, A, B ve π nin uygun değerleri için SM Modeli O = O O 2 KO T gözlem dizisini üreir. T, gözlem sayısı olmak üzere her bir gözlemi { v, v, 2, v M } gözlemlerinden biridir (Rabiner, 989; ). K Göserimde kolaylık olması bakımından SM Modelinin paramereler kümesi = A, B şeklinde göserilecekir. ( π ) λ, SM Modeli gözlemlere bağlı olarak kesikli veya sürekli olarak sınıflandırılabilir (Xue ve Govindaraju, 2006; ). SM Modelinde meydana gelen gözlemler kesikli olduğunda, kesikli SM Modeli oluşur faka bu model genel olarak SM Modeli adı ile ifade edilir. Gözlem dizisinin kesikli olmadığı durumlarda ise sürekli gözlem yoğunluklu SM Modeli veya kısaca sürekli SM Modeli oluşur. O 2.. Saklı Markov Modelinin Üç Temel Problemi ve Çözümleri Uygulama alanlarında SM Modelini kullanabilmek için lieraürde SM Modelinin Üç Temel Problemi olarak geçen üç problemin çözülmesi gerekmekedir. Üç problemin her biri uygulama alanına göre birbirinden bağımsız olarak kullanılabilir.. Problem ve Çözüm Algorimaları:. Problem, bir SM Modelinde λ = A, B, π paramereleri ve O = O O KOT gözlem dizisi için, bu verilen ( ) modele ai P ( O λ) gözlem dizisi olasılığının hesaplanmasına yönelikir. 2
7 İsanbul Menkul Kıymeler Borsası Üzerine Saklı Markov Modeli İle Bir Tahminleme 65 P ( O λ) nın hesaplanmasında İleri-Yön (Forward) Algoriması ve Geri-Yön (Backward) Algoriması kullanılır. Her iki algorima ile hesaplanan P ( O λ) değerleri aynıdır. İleri-Yön Algoriması: İleri-Yön Algorimasında kullanılacak olan İleri-Yön değişkeni α (i) aşağıdaki biçimde anımlanır: α i ) = P( O O K O, q = S ) (7) ( 2 i λ Verilen λ modeli için α (i) İleri-Yön değişkeni, anında Si durumundaki sisemin O O 2 KO kısmi gözlem dizisinin olasılığıdır. α (i) değişkeni aşağıda verildiği gibi ümevarımsal bir yönemle çözülür (Rabiner ve Juang 993; 335): ) Başlangıç: İlk değerin verilmesi α i ) = P( O, q = S ) = π ( O ), =, i N (8) ( i λ 2) Yineleme: N + ( = ij j + i= i b i α j) [ α ( i) a ] b ( O ), T, j N (9) 3) Sonlandırma: N i= N P( O λ ) = P( O, q = S λ) = α ( i) (0) i i= Geri-Yön Algoriması: Verilen λ modeli için anında durumunda olan + anından iibaren son ana kadar olan kısmi gözlem dizilerinin β (i ile anımlanır. Geri-Yön Algorimasının sisemin olasılığı, Geri-Yön değişkeni ) adımları aşağıda verilmişir (Becchei ve Ricai, 2004; 79): T S i ) Başlangıç: β ( i) =, i N () T
8 66 Ersoy ÖZ 2) Yineleme: β N ( i) = aijb j ( O+ ) β + ( j) j=, = T, T 2, K,, i N (2) O = O O KO 2. Problem ve Çözüm Algoriması: 2. Problem, 2 T şeklinde verilen bir gözlem dizisi ve λ modeli için, bu gözlemleri en uygun biçimde açıklayan Q = q q 2 Kq T saklı durum dizisinin nasıl seçileceği ile ilgilidir. O = O O K O T Bu problem, 2 gözlem dizisinin oluşmasında meydana gelmiş olan saklı durumların bulunması işlemini yapar. 2. Problemin çözümünde Vierbi Algoriması kullanılır. Vierbi Algoriması: Verilen O = O O KO } gözlem dizisi için en iyi saklı durum dizisi Q = { qq2 KqT { 2 T } yi bulmak için δ ( i) = max P[ qq2 Kq = i, OO2 KO q, q2, K, q λ] (3) ifadesi anımlanır. δ (i), anında S durumunda olan sürecin, anına kadar izlenen yol boyunca en yüksek olasılığı göserir. δ ( ) ifadesi ise δ (i) i + j değişkenine ümevarım meodunun uygulanması ile elde edilir. δ j) [maxδ ( i) a ]. b ( O ) (4) + ( = ij j + i Gerçek durum dizisine erişmek için δ ( ) ifadesini maksimum yapan + j bağımsız değişkenin izlenmesi gerekir. Bu işlem ψ ( j) dizisi ile yapılır. Vierbi algorimasının adımları aşağıda verilmişir (-4): ) Başlangıç: δ i) = b ( ), i N (5a) ( π i i O ψ ( i) 0 (5b) =
9 İsanbul Menkul Kıymeler Borsası Üzerine Saklı Markov Modeli İle Bir Tahminleme 67 2) Yineleme: δ j) = max [ δ ( i) a ] b ( O ), 2 T, j N (6a) ( i N ij j ψ j) = arg max [ δ ( i) a ], 2 T, j N (6b) ( i N ij 3) Sonlandırma: P * = max [ δ ( i)] (7a) i N T q * T = arg max [ δ ( i)] (7b) i N T 4) Yol Durum Dizisi Geri İzleme: * q ( * = ψ + q+ ), = T, T 2, L, (8) 3. Problem ve Çözüm Algoriması: 3. Problem λ modeli için verilen herhangi bir gözlem veya gözlem dizisinin geleceke meydana gelme olasılığının maksimum olması amacıyla model paramerelerinin opimize edilmesi ile ilgilidir. SM Modelinin paramerelerinin ( A, B, π ) ahmini için emel olarak, ieraif bir prosedür olan Baum-Welch Algoriması kullanılır (Karlsson, 2004). Baum-Welch Algoriması: SM Modelinin eğiimi olarak adlandırılan Baum- Welch Algoriması İleri-Yön ve Geri-Yön değişkenlerine ai olasılıklar kullanılarak oluşurulur (Vaseghi, 2007; 364). + anında λ modeli ve herhangi bir gözlem dizisi için anında S durumunda olma olasılığı ( i, j) j S i ξ değişkeni ile göserilir. durumunda ve ξ ( i, j) = P( q = S, q + S O, λ) (9) i = j ξ ( i, j) değişkeni, İleri-Yön ve Geri-Yön değişkenlerinin anımları kullanılarak aşağıdaki biçimde yazılabilir:
10 68 Ersoy ÖZ α ( i) aijb j ( O+ ) β + ( j) α ( i) aijb j ( O+ ) β + ( j) ξ ( i, j) = = (20) N N P( O λ) α ( i) a b ( O ) β ( j) i= j= (20) ifadesinin bir olasılık ölçüü olması amacıyla i) a b ( O ) ( ) ifadesi P ( O λ) değerine bölünmüşür. ij α j + + ( ij j + β+ j Verilen bir gözlem dizisi ve model için anında durumunda bulunulması olasılığı veilen bağını yazılabilir: N j= γ (i) ile göserildiğinde γ (i) ile ξ ( i, j) arasında aşağıda γ ( i) = ξ ( i, j) (2) Yukarıda verilen formüller kullanılarak SM Modeli paramerelerinin yeniden ahmini için bir yönem anımlanabilir. Yeni paramereler λ ( A, B, π ) S i = ile göserilir. Bu paramerelerin ahmini ile ilgili formüller (22) ifadesinde verilmişir: T ξ ( i, j) π i = γ ( i ), = = aij, b T γ ( i) = j ( k) T = O = v = T = γ ( j) k γ ( j) (22) 3. HİSSE SENETLERİ PİYASASI Hisse seneleri, anonim oraklıklar arafından çıkarılan ve belirli oraklık sermayesine kaılma payını emsil eden, yasa ve sermaye piyasası kural ve şarlarına uygun olarak düzenlenmiş kıymeli evraklardır (Tokaç, 200). Hisse senedi borsalarında, borsanın genel seyrini yansıan gösergeler endekslerdir. Borsa endeksleri, bir sayısal göserge olmalarına karşın; oplumun ve ekonominin geleceğine ilişkin beklenilerini de yansıırlar böylece, sosyo-ekonomik ve sosyo-psikolojik açılardan da anlamlı bilgiler içerebilirler. Hisse seneleri endekslerinin gösermiş olduğu seyir, ekonomik gelişmelere karşı oplumsal davranış biçimlerinin seyri olarak da algılanabilir (Sayılgan, 2004; 43). İMKB hisse seneleri piyasası endeksleri, borsada işlem gören hisse senelerinin fiya ve geirilerinin büünsel ve sekörel bazda performanslarının
11 İsanbul Menkul Kıymeler Borsası Üzerine Saklı Markov Modeli İle Bir Tahminleme 69 ölçülmesi amacıyla oluşurulmuşur. Bu endeksler üm seans süresince hesaplanmaka, geiri endeksleri ise sadece seans sonunda hesaplanmaka ve yayınlanmaka olup, İMKB Ulusal 00 Endeksi Ulusal Pazar için emel endeks olarak kullanılmakadır (İsanbul Menkul Kıymeler Borsası, 997). Hisse seneleri piyasalarının bir ülkenin ekonomik gelişiminde çok büyük kakıları vardır. Hisse seneleri piyasaları yolu ile şirkeler önemli uarda özkaynak sağlarken, ülkeler de yur dışı piyasalardan döviz sağlarlar. Hisse seneleri ihraç eden şirkeler, yeni oraklar bularak şirkelerine özkaynak sağlamakadır. Özkaynak yolu ile sağlanan finansmanın en önemli kakısı, şirkein finansman riski ile ilgilidir. Özkaynak yolu ile sağlanan sermayeye şirkein ödemesi gereken sabi bir faiz veya yükümlülük olmaması, anaparaların geri ödenme zorunluluğu bulunmaması şirkee bir risk yüklemeyecekir. Buna karşılık borçlanma yolu ile sağlanan kaynaklar işlemelerin finansman riskini arırmakadır. Diğer arafan bugün üm ülkeler hisse senedi yolu ile uluslararası sermayeyi ülkelerine çekmek için çaba gösermekedir. Birçok gelişmeke olan ülke sermaye pazarlarında isikrarı sağlayarak her yıl milyarlarca dolar uarında ülkelerine döviz girişi sağlamakadır. Hisse senedi piyasalarının ekonomiye diğer kakıları şunlardır (Karan, 200; ); Hisse seneleri, geniş halk kilelerinin küçük asarruflarını büyük işlemeler içinde bir araya geirerek hızlı bir kalkınma için gerekli sermaye birikimini sağlar. Hisse seneleri, üreim araçlarının ve ikisadi işlemelerin mülkiyeini geniş halk opluluklarına dağımak sureiyle ikisadi refahı geniş bir abana yayarlar, daha dengeli bir gelir dağılımını sağlarlar. Hisse seneleri, halkı, ekonomik kararlarda az çok söz sahibi yaparak demokrasinin ikisadi yanını amamlar. Hisse seneleri, halkın asarruflarına ek gelir sağlarken bunu faiz yoluyla değil, enflasyona karşı dayanıklı, enflasyonla birlike değerlenen bir yaırım yoluyla sağlar. 3.. Hisse Senedi Fiyalarına Eki Eden Fakörler Hisse senedi fiyalarına eki eden fakörler, endojen ve egzojen fakörler olarak sınıflandırılabilir. Endojen fakörler firma içi fakörler olan ahmini şirke kazancı ve şirkein mali yapısındaki değişikliklerdir. Egzojen fakörler ise, firma dışından kaynaklanan fakörler olmakadır Endojen Fakörler Endojen fakörler firmanın kendi bünyesinde meydana gelen fakörlerdir. Hisse senedini ihraç eden şirkein mali yapısı, karlılık durumu gibi fakörler hisse senedinin piyasa fiyaını ekilemekedir.
12 70 Ersoy ÖZ Egzojen Fakörler Genel olarak hisse senelerinin fiyalarını ekileyen egzojen fakörler aşağıdaki biçimde verilebilir (Kanalıcı, 997; 43-59): Kurumlar Vergisi Oranındaki Değişiklikler (Tuncer, 984; 267). Hüküme Harcamalarındaki Değişiklikler (Edizdoğan, 989; 42). Gayri Safi Milli Hasıla daki Değişiklikler. Fiyalar Genel Seviyesindeki Değişiklikler (Buluoğlu, 2003; 0) ve (Boeckh ve Coghlan, 982; 57). 269). Döviz Kurundaki Değişiklikler (Copeland, 989; 4) ve (Feensra, 2000; Para Arzındaki Değişiklikler (Keyder, 977; 0). Faiz Oranlarındaki Değişiklikler (Dikmen, 993; 5). Diğer Fakörler; siyasi fakörler, poliik bekleniler ve güven unsuru olarak verilebilir. 4. UYGULAMA Hisse senelerinin fiyalarına eki eden egzojen fakörlerden bazıları kullanılarak, İMKB Ulusal 00 Endeksinin değerinde oluşacak değişim oranlarının geleceğe yönelik ahmini üzerine bir uygulama gelişirilmişir. SM Modelinin kullanıldığı uygulamada üç analiz yapılmışır. İlk olarak verilerin alındığı arih aralığının biişinden iibaren sonraki dönemlerde İMKB Ulusal 00 Endeksinin değişim oranının hangi yönde olacağına ilişkin olasılıklar ahmin edilmişir. Bu ahmin için SM Modelinin. Problem inde incelenen İleri Yön ve Geri-Yön Algorimaları kullanılmışır. İkinci olarak, İMKB Ulusal 00 Endeksinde oluşacak bir değişim oranının, uygulamada kullanılan hisse seneleri fiyalarına eki eden fakörlerin hangisinin değişiminden kaynaklandığı ahmin edilmişir. Bu ahmin işlemi ile, uygulamada kullanılan fakörlerden en yüksek olasılıkla ekili olanı belirlenir. SM Modelinin 2. Probleminde verilen Vierbi Algoriması bu ahminlemede kullanılmışır. Son olarak, İMKB Ulusal 00 Endeksinde herhangi bir değişim oranının meydana gelmesi olasılığını maksimum yapmak adına uygulamadaki model paramerelerinin yeniden belirlenmesi işlemi gerçekleşirilmişir. Bu işlem için SM Modelinin 3. Probleminde verilen Baum- Welch Algoriması kullanılmışır.
13 İsanbul Menkul Kıymeler Borsası Üzerine Saklı Markov Modeli İle Bir Tahminleme 7 Çalışmada incelenen hisse senedi fiyalarına eki eden fakörler, üm hisse senelerini genel olarak aynı şekilde ekilemekedir. Bu yüzden sadece bir hisse senedini kullanmak yerine genel endeks olan İMKB Ulusal 00 Endeksi kullanılmışır. İMKB Ulusal 00 Endeksi için bu endekse yer alan 00 ade firmanın kendi yapısında oluşacak değişikliklere ai verilerin elde edilmesi çok zor olduğundan ve bu verilerin elde edilebilse bile yayınlanma aralıklarının bir yıl veya alı ay gibi çok uzun zaman aralıklarında olması uygulama için kullanışlı olmayacakır. Buna karşılık egzojen fakörler, herkes arafından kolay ulaşılabilir ve yayınlanma aralıkları aylık, hafalık, günlük, saalik ve haa dakikalık olabilmekedir. Ayrıca egzojen fakörler endojen fakörlere göre hisse senedi fiya oluşumlarında çok daha belirleyici olmakadır. Uygulamada, mevcu egzojen fakörlerden bir kısmı analiz dışı bırakılacakır. Bunun emel nedeni kurumlar vergisi, hüküme harcamaları ve GSMH gibi fakörlerin hisse senedi fiyaları üzerinde dolaylı olarak ekileri bulunmasındandır. Burada kurulacak model çerçevesinde bu dolaylı ekiler analiz dışında bırakılmışır. Ayrıca söz konusu değişkenlerin yıllık değerlerden oluşması ve modelin aylık bazda kurulacak olması nedeniyle bu fakörler kullanılmamışır. Hisse senedi fiyaını ekileyen fakörlerden olan fiyalar genel seviyesi ise modelin içerisinde içsel bağlanı yani çoklu doğrusal bağlanı problemi yaraabileceği için analize dahil edilmemişir. Hisse seneleri fiyalarına eki eden egzojen fakörlerden olan dolar kurları, faiz oranları ve para arzı uygulamada kullanılacak olan fakörlerdir. İMKB Ulusal 00 Endeksinin değerinde oluşacak değişim oranlarının ahmini üzerine kurulu uygulama için 987 yılı Aralık ayından 2008 yılı Mar ayı da dahil olmak üzere 244 aylık değer kullanılmışır. Bu değerler her ayın son iş günüde oluşan İMKB Ulusal 00 Endeksi kapanış değerleridir ve ilgili ayın değerini gösermekedir. Her ayın değeri bir önceki ayın değeri ile oranlanarak aylık değişim oranları bulunmuşur. Böylece 243 ay için değişim oranı hesaplanmış olur. İlk değişim oranı 988 yılı Ocak ayı için olup, son değişim oranı 2008 yılı Mar ayı içindir. Hisse seneleri fiyalarına eki eden egzojen fakörlerden olan dolar kurları, İMKB Ulusal 00 Endeksi üzerinde oldukça ekili olan bir fakör olup İMKB Ulusal 00 Endeksine alernaif bir yaırım aracıdır. İMKB Ulusal 00 Endeksi değişim oranlarının hesaplanmasında kullanılan veri aralığı dolar kurlarında meydana gelen değişim oranlarının hesaplanması için de kullanılmışır. Bu veriler her ayın son iş günüde oluşan dolar kuru alış fiyalarıdır. Her ay oluşan dolar kuru alış fiyaı bir önceki ayın dolar kuru alış fiyaı ile oranlanarak dolar kuru için aylık değişim oranları bulunmuşur.
14 72 Ersoy ÖZ Hisse seneleri fiyalarına eki eden egzojen fakörlerden biri olan faiz oranları, İMKB Ulusal 00 Endeksi değişim oranlarının hesaplanmasında kullanılan diğer bir fakör olarak alınmışır. Faiz oranları için kullanılan veriler yukarıda kullanılan aralıka, her ayın son iş günüde oluşan aylık faiz oranlarıdır. Her ay oluşan faiz oranları bir önceki ayın faiz oranı ile oranlanarak faiz oranları için aylık değişim oranları bulunmuşur. Uygulamada kullanılacak sonuncu fakör para arzıdır. Türkiye Cumhuriye Merkez Bankası arafından, para arzı için genel olarak üç farklı göserge açıklanmakadır. Bu gösergeler M, M2 ve M3 ür. M: Dolaşımdaki para, icari ve bireysel vadesiz mevdualar, vadesiz asarruflar, diğer vadesiz mevdualar ve Merkez Bankasındaki mevdualardan oluşmaka olup uygulamada kullanılacak olan göserge olacakır. İMKB Ulusal 00 Endeksi değişim oranlarının hesaplanmasında kullanılan veri aralığı para arzında meydana gelen değişim oranlarının hesaplanması için de kullanılmışır. Bu veriler her ayın son iş günüde oluşan para arzı değerleridir. Her ay oluşan para arzı bir önceki ayın para arzı ile oranlanarak para arzı için aylık değişim oranları bulunmuşur. Uygulamada kullanılan verilerin ümü Türkiye Cumhuriye Merkez Bankası (TCMB) Elekronik Veri Dağıım Sisemi nden emin edilmişir. Çalışmada incelenen hisse senedi fiyalarına eki eden fakörlerden dolar kurları, faiz oranları ve para arzı, SM Modelinin durumlarını oluşuracakır. Bu fakörlerden her biri veri olarak ayrı ayrı ele alınmış ve her bir fakör kendi içinde dör gruba ayrılmışır. Dolar kurlarında hesaplanan değişim oranlarında oluşan değerlerin gruplandırılması için arma ve azalma değerlerinin oralamaları kullanılmışır. Arma değerlerinin oralaması 4,73 ür. Arma değerinin sıfır ile 4,73 arasında olması birinci seviye arma al durumu olarak alınıp ADD ile sembolize edilmişir. Arma değerinin 4,73 e eşi ve daha büyük olması ikinci seviye arma al durumu olarak alınıp ADD2 ile sembolize edilmişir. Dolar kuru değişim oranlarında oluşan azalma değerlerinin oralaması -2,43 ür. Azalma değerlerinin -2,43 den daha küçük olması birinci seviye azalma al durumu olarak alınıp ADD3 ile sembolize edilmişir. Azalma değerlerinin -2,43 e eşi ve daha büyük olması ise ikinci seviye azalma al durumu olarak alınıp ADD4 ile sembolize edilmişir.
15 İsanbul Menkul Kıymeler Borsası Üzerine Saklı Markov Modeli İle Bir Tahminleme 73 Tablo : Dolar Kuru Değişim Oranları ve Sembolleri Değişim Oranı (D.O.) Sembol 0 D.O. < 4,73 ADD D.O. 4,73 ADD2-2,43 < D.O. < 0 ADD3 D.O. -2,43 ADD4 Faiz oranlarında ve para arzında hesaplanan değişim oranlarında oluşan değerlerin gruplandırılması için de arma ve azalma değerlerinin oralamaları kullanılmışır. Kullanılan oralama değerlere göre gruplandırma ve semboller, faiz oranları için Tablo2 de para arzı için ise Tablo3 de verilmişir. Tablo 2: Faiz Oranı Değişim Oranları ve Sembolleri Değişim Oranı (D.O.) Sembol 0 D.O. < 5,94 ADF D.O. 5,94 ADF2-4,0 < D.O. < 0 ADF3 D.O. -4,0 ADF4 Tablo 3: Para Arzı Değişim Oranları ve Sembolleri Değişim Oranı (D.O.) Sembol 0 D.O. < 7,28 ADP D.O. 7,28 ADP2-4,77 < D.O. < 0 ADP3 D.O. -4,77 ADP4 Yukarıda incelenen dolar kurları, faiz oranları ve para arzı değişim oranlarında yapılan gruplandırma sonucu oluşan değerler al durum olarak ifade edilmişir. Bu al durumların elemanları {ADD, ADD2, ADD3, ADD4}, {ADF, ADF2, ADF3, ADF4} ve {ADP, ADP2, ADP3, ADP4} şeklindedir. Her bir al durum kümesinin elemanlarının birbirleri arasındaki geçişi mümkün olup, diğer al durum kümesinin elemanlarına geçişi mümkün değildir. Çünkü bu elemanlar sadece ai oldukları veriler için bir göserge nieliğindedir. Örneğin, herhangi bir ay için
16 74 Ersoy ÖZ dolar kuru değişim değerlerinden birisi olan ADD2 al durumu bir sonraki ay ADD, ADD2, ADD3 veya ADD4 al durumlarından birisine geçiş yapar faka hiçbir zaman {ADF, ADF2, ADF3, ADF4} ve {ADP, ADP2, ADP3, ADP4} al durum kümelerinin hiçbir elemanına geçiş yapamaz. Benzer biçimde diğer al durumlar için de aynı sonuç doğacakır. SM Modelinde kurulacak olan geçiş olasılıkları marisinde kullanılacak durumlar ve bu durumların birbirlerine geçişlerinin mümkün olması için al durum olarak ifade edilen gösergelerde bir düzenleme yapılmışır. Herhangi bir ay için dolar kuru al durumlarından herhangi birisi meydana geldiğinde, faiz oranları al durumlarından birisi ve para arzı al durumlarından da birisi oluşacakır. Böylece aslında aylık olarak {ADD, ADD2, ADD3, ADD4}, {ADF, ADF2, ADF3, ADF4} ve {ADP, ADP2, ADP3, ADP4} al durum kümelerinin herhangi birer elemanı aynı anda oluşmuş olacakır. Bu şekilde karşılıklı oluşabilecek, üm olası al durumlar ifade edilerek verilerin alındığı aralık için meydana gelmiş olasılıklar durum olarak ifade edilmiş ve sırası ile D, D2, D3, biçiminde sembolize edilmişir. Herhangi üç al durum kümesinin birer elemanının asla aynı anda oluşmadığı durumlar, durum olarak ifade edilmemişir ve Oluşmamış yazılarak belirilmişir. Al durumların karşılıklı meydana gelmesi ile oluşan durumlar Ek de verilmişir. Bu durumlar İMKB Ulusal 00 Endeksinde oluşan değişimleri ekileyen fakörler olarak ele alınmışır. Sadece İMKB Ulusal 00 Endeksi akip edildiğinde durumlar doğrudan gözlemlenemezler. Dolayısıyla durumların İMKB Ulusal 00 Endeksini ekileyen saklı durumlar olduğu söylenebilir. Ek de verilmiş olan durumlar kullanılarak, verilerin alınıp değişim oranlarının hesaplandığı arih aralığında durumlar oluşurulmuşur. Her bir ay için oluşan durumun bir önceki ay için duruma bağlı olduğu düşünülerek geçiş olasılıkları marisi oluşurulmuşur. Bu maris boyuundadır. SM Modelinde, herhangi bir duruma ai gözlemler ve bu gözlemlere ai gözlem olasılıkları vardır. Bu gözlemler geçiş olasılıkları marisinin durumlarına karşılık oluşur. İMKB Ulusal 00 Endeksinde meydana gelen değişim oranları SM Modelinde gözlemlere karşılık gelecek biçimde düşünülmüşür. Veriler için kullanılacak arih aralığında İMKB Ulusal 00 Endeksi için hesaplanan değişim oranları al durumlarda olduğu gibi dör ayrı gruba ayrılmışır. İMKB Ulusal 00 Endeksinde hesaplanan değişim oranlarında oluşan değerlerin gruplandırılması için arma ve azalma değerlerinin oralamaları kullanılmışır. Kullanılan oralama değerlere göre gruplandırma ve semboller Tablo 4 de verilmişir.
17 İsanbul Menkul Kıymeler Borsası Üzerine Saklı Markov Modeli İle Bir Tahminleme 75 Tablo 4: İMKB Ulusal 00 Endeksi Değişim Oranları ve Sembolleri Değişim Oranı (D.O.) Sembol 0 D.O. < 5,53 G D.O. 5,53 G2-9,54 < D.O. < 0 G3 D.O. -9,54 G4 Tablo 4 de verilmiş olan gözlem sembolleri kullanılarak, 988 yılı Ocak ayı ile 2008 yılı Mar ayıda dahil 243 ay için oluşurulan durumlara karşılık gözlem olasılıkları marisi oluşurulmuşur. Gözlem olasılıkları marisi, herhangi bir zamanda herhangi bir durum yani {D, D2, D3,,D54} kümesinin elemanlarından birisi meydana geldiğinde bu zamanda oluşan gözlemin yani {G, G2, G3, G4} kümesinin elemanlarından herhangi birisinin alınması ile oluşurulmuşur. Dolayısıyla oluşurulan gözlem olasılıkları marisi 54 4 boyuunda olacakır. SM Modeli paramerelerinden olan başlangıç durum olasılıkları ise, başlangıç anında her bir durumun meydana gelme olasılığı aynı olduğundan üm durumların olasılıkları eşi alınmışır. Çünkü modelde yer alan durumlardan hiçbirinin diğer durumlara göre bir önceliği bulunmamakadır. SM Modeli gözlemlere bağlı olarak genel bir ifade ile sürekli veya kesikli olmak üzere iki kaegoriye ayrılır. Uygulamada yer alan gözlemler kesikli olduğundan, kullanılan SM Modelinin, kesikli SM Modeli olduğu basiçe söylenebilir. SM Modelini oluşuran ve açıklaması yapılan üm paramereler kullanılarak, İMKB Ulusal 00 Endeksinin değerinde oluşacak değişim oranlarının ahmini için üç ayrı analiz yapılacakır. Bu analizler; verilerin alındığı arih aralığının biişi olan 2008 yılı Mar ayını akiben yapılacak olup, 2008 yılı Nisan ayı ve 2008 yılı Nisan ve Mayıs aylarına yönelik olacakır. Bu üç analiz; SM Modelinde incelenen gözlem dizisi olasılığı, gözlem dizisinin alında yaan saklı durumların bulunması ve model paramerelerinin yeniden yapılandırılması problemlerinden oluşmakadır. Uygulamada incelenecek olan SM Modelinin üç emel problemi için çözüm algorimları MalabR2007b yazılım programı içerisinde yer alan SM Modeli çözüm algorimaları araçları kullanılarak yapılmışır.
18 76 Ersoy ÖZ Yılı Nisan Ayı Tahmin Analizi 2008 yılı Nisan ayına yönelik İMKB Ulusal 00 Endeksinde meydana gelecek değişim oranları, {G, G2, G3, G4} gözlem kümesinin elemanlarından birisi ile ifade edilebilen bir oran olacakır. SM Modelinin üç emel probleminden birincisi, verilen bir SM Modelinde, model arafından gözlem kümesinde yer alan bir gözlemin üreilme olasılığı hesaplar. Birinci problemin çözümünde kullanılan İleri-Yön ve Geri-Yön Algorimaları ile {G, G2, G3, G4} gözlem kümesinin her bir elemanının gözlemlenme olasılığı hesaplanmışır. Bu olasılıklar Tablo 5 de verilmişir. Tablo 5: 2008 Yılı Nisan Ayı Gözlemleri için Tahmin Edilen Gözlem Olasılıkları Gözlem Gözlem Olasılığı (%) G 38,4 G2 2,55 G3 9,50 G4 20, yılı Nisan ayı için ahmin edilen gözlem olasılıklarından en yükseği %38,4 ile G gözlemidir. Bu sonuca göre 2008 yılı Nisan ayında İMKB Ulusal 00 Endeksinde 2008 yılı Mar ayına göre %5,53 ü geçmeyen bir arış olacağı söylenebilir. Gerçek verilere göre 2008 yılı Nisan ayında oluşan değişimin G olduğu görülür. Dolayısıyla oldukça ekili bir ahmin yapılmış olur. SM Modelinin üç emel probleminden ikincisi, modelin saklı kısmının açığa çıkarılması yani herhangi bir gözlemi en uygun biçimde açıklayan saklı durumun bulunmasıdır. Saklı durumun bulunmasında ele alınan gözlemin oluşmasında en ekili olan yani en yüksek olasılıklı olan durum seçilir. Bu işlem için SM Modelinin ikinci probleminin çözümünde verilen Vierbi Algoriması kullanılmışır yılı Nisan ayı için ahmin edilen gözlem olasılıkları ile birlike bu olasılıkların hesaplanmasında ekili olan durumlar ve durumların içerdiği al durumlar Tablo 6 da verilmişir.
19 İsanbul Menkul Kıymeler Borsası Üzerine Saklı Markov Modeli İle Bir Tahminleme 77 Tablo 6: 2008 Yılı Nisan Ayı Gözlemleri için Tahmin Edilen Gözlem Olasılıkları, Durum Tahminleri ve Al Durumlar Gözlem Gözlem Olasılığı (%) Durum Tahmini Al Durumlar G 38,4 D2 ADD, ADF, ADP2 G2 2,55 D ADD, ADF, ADP G3 9,50 D ADD, ADF, ADP G4 20,53 D3 ADD, ADF, ADP yılı Nisan ayı için ahmin edilen gözlem olasılıklarından en yükseği olan G için Vierbi Algoriması ile yapılan durum ahmini D2 olarak bulunmuşur. Gerçek verilere göre 2008 yılı Nisan ayında G gözlemine karşılık D37 durumunun oluşuğu görülmüşür. Basi bir ifade ile bu ahminin ekili olamadığı sonucu söylenebilir. Faka al durumlar incelendiğinde, G gözlemine ai ahmin edilen D2 durumunun içerdiği al durumlar ADD, ADF, ADP2 şeklinde iken, gerçek verilerde oluşan al durumlar ADD3, ADF3, ADP şeklindedir. Tahmin edilen al durumlara göre dolar kurunda oralama arma oranından daha küçük bir arma beklenirken, oralama azalma oranından daha küçük bir azalma meydana gelmişir. Benzer biçimde faiz oranında oralama arma oranından daha küçük bir arma beklenirken, oralama azalma oranından daha küçük bir azalma meydana gelmişir. Para arzında ise oralama arma oranından daha büyük bir arma beklenirken, oralama arma oranından daha küçük bir arma meydana gelmişir. Bu sonuçlara göre Vierbi Algoriması ile yapılan durum ahminin çok ekili olmasa da yaklaşık sonuçlar oraya koyduğu söylenebilir yılı Nisan ayı için oluşurulan üm olası gözlem ve gözlem dizileri için model paramerelerinin yeniden düzenlenmesi işlemi gerçekleşirilmişir. Bu işlem SM Modelinin 3. Probleminin çözümünde incelenen Baum-Welch Algoriması kullanılarak yapılmışır. Baum-Welch Algoriması kullanılarak, herhangi bir gözlem veya gözlem dizisinin oluşma olasılığı maksimum yapmak amacı ile model paramerelerinin ahmini yapılmışır. Tüm olası gözlem ve gözlem dizilerine yönelik model paramereleri için yapılan ahmin sonrasında, yeni paramerelerin kullanılması ile paramere düzenlemesinin yapıldığı gözlem veya gözlem dizisine ai olasılıklar %00 olarak bulunmuşur.
20 78 Ersoy ÖZ Yılı Nisan ve Mayıs Ayları Tahmin Analizi 2008 yılı Nisan ve Mayıs aylarına yönelik İMKB Ulusal 00 Endeksinde meydana gelecek değişim oranları için gözlem kümesi elemanlarından ikili diziler oluşurularak bu diziler için gözlem olasılıkları ve oluşurulan dizileri en yüksek olasılıkla açıklayan durum dizileri ahmin edilmişir. Bu ahminler ve durum dizileri ahmininde oraya çıkan durumların içerdiği al durumlar Tablo 7 de verilmişir. Tablo 7: 2008 Yılı Nisan ve Mayıs Ayları Gözlemleri için Tahmin Edilen Gözlem Olasılıkları, Durum Dizisi Tahminleri ve Al Durumlar Gözlem Durum Gözlem Dizisi Dizisi Dizisi Olasılığı (%) Tahmini Al Durumlar G, G,80 D40, D38 ADD3, ADF4, ADP, ADD3, ADF3, ADP3 G, G2 7,24 D40, D29 ADD3, ADF4, ADP, ADD2, ADF4, ADP2 G, G3,53 D46, D34 ADD4, ADF, ADP3, ADD3, ADF, ADP3 G, G4 7,83 D2, D ADD, ADF, ADP2, ADD, ADF, ADP G2, G 8,22 D3, D2 ADD, ADF, ADP3, ADD, ADF, ADP2 G2, G2 4,4 D4, D9 ADD, ADF4, ADP3, ADD, ADF3, ADP2 G2, G3 4,65 D4, D3 ADD, ADF4, ADP3, ADD, ADF4, ADP2 G2, G4 4,28 D52, D27 ADD4, ADF4, ADP, ADD2, ADF3, ADP4 G3, G 7,23 D8, D2 ADD, ADF3, ADP, ADD, ADF, ADP2 G3, G2 4,30 D8, D28 ADD, ADF3, ADP, ADD2, ADF4, ADP G3, G3 4,43 D, D ADD, ADF, ADP, ADD, ADF, ADP G3, G4 3,54 D, D3 ADD, ADF, ADP, ADD, ADF, ADP3 G4, G 7,23 D3, D2 ADD, ADF, ADP3, ADD, ADF, ADP2 G4, G2 3,70 D2, D ADD, ADF, ADP2, ADD, ADF, ADP G4, G3 4,08 D2, D ADD, ADF, ADP2, ADD, ADF, ADP G4, G4 5,52 D3, D35 ADD, ADF, ADP3, ADD3, ADF2, ADP 2008 yılı Nisan ve Mayıs aylarında gerçek gözlemler sırası ile G ve G3 şeklindedir. Bu gözlemlerin oluşmasına ilişkin ahmin ise %,53 olmuşur. Bu değer en yüksek olasılık olan %,80 den sonraki yüksek olasılıkır. En yüksek
KONYA İLİ SICAKLIK VERİLERİNİN ÇİFTDOĞRUSAL ZAMAN SERİSİ MODELİ İLE MODELLENMESİ
KONYA İLİ SICAKLIK VERİLERİNİN ÇİFTDOĞRUSAL ZAMAN SERİSİ MODELİ İLE MODELLENMESİ İsmail KINACI 1, Aşır GENÇ 1, Galip OTURANÇ, Aydın KURNAZ, Şefik BİLİR 3 1 Selçuk Üniversiesi, Fen-Edebiya Fakülesi İsaisik
DetaylıTürkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Sayı: 2010-8 / 24 Mayıs 2010 EKONOMİ NOTLARI
Türkiye Cumhuriye Merkez Bankası Sayı: 2010-8 / 24 Mayıs 2010 EKONOMİ NOTLARI TCMB Faiz Kararlarının Piyasa Faizleri Ve Hisse Senedi Piyasaları Üzerine Ekisi Mura Duran Refe Gürkaynak Pınar Özlü Deren
DetaylıYAPAY SİNİR AĞLARI İLE DOĞALGAZ TÜKETİM TAHMİNİ
Aaürk Ü. İİBF Dergisi, 0. Ekonomeri ve İsaisik Sempozyumu Özel Sayısı, 20 463 YAPAY SİNİR AĞLARI İLE DOĞALGAZ TÜKETİM TAHMİNİ Oğuz KAYNAR Serkan TAŞTAN 2 Ferhan DEMİRKOPARAN 3 Öze: Doğalgaz emini nokasında
DetaylıDolar Kurundaki Günlük Hareketler Üzerine Bazı Gözlemler
Dolar Kurundaki Günlük Harekeler Üzerine Bazı Gözlemler Türkiye Bankalar Birliği Ekonomi Çalışma Grubu Toplanısı 28 Nisan 2008, İsanbul Doç. Dr. Cevde Akçay Koç Finansal Hizmeler Baş ekonomis cevde.akcay@yapikredi.com.r
DetaylıEş Zamanlı Yazılımlarda Güvenilirlik Analizi : Literatür Taraması
Eş Zamanlı Yazılımlarda Güvenilirlik Analizi : Lieraür Taraması Erku Tekeli Çukurova Üniversiesi, Kozan Meslek Yüksekokulu, Adana eekeli@cu.edu.r Öze: Son yıllarda yüksek başarımlı hesaplamalara olan ihiyaçlar
DetaylıTCMB FAĐZ KARARLARININ HĐSSE SENEDĐ PĐYASALARI ÜZERĐNE ETKĐSĐ
Cenral Bank Review Vol. 10 (July 2010), pp.23-32 ISSN 1303-0701 prin / 1305-8800 online 2010 Cenral Bank of he Republic of Turkey hp://www.cmb.gov.r/research/review/ TCMB FAĐZ KARARLARININ HĐSSE SENEDĐ
DetaylıTürkiye nin Kabuklu Fındık Üretiminde Üretim-Fiyat İlişkisinin Koyck Yaklaşımı İle Analizi
TÜRK TARIM ve DOĞA BİLİMLERİ DERGİSİ TURKISH JOURNAL of AGRICULTURAL and NATURAL SCIENCES www.urkjans.com Türkiye nin Kabuklu Fındık Üreiminde Üreim-Fiya İlişkisinin Koyck Yaklaşımı İle Analizi Şenol ÇELİK*
DetaylıDOĞAL GAZ DEPOLAMA ġġrketlerġ ĠÇĠN TARĠFE HESAPLAMA USUL VE ESASLARI. BĠRĠNCĠ KISIM Amaç, Kapsam, Dayanak, Tanımlar ve Ġstenecek Veriler
DOĞAL GAZ DEPOLAMA ġġrketlerġ ĠÇĠN TARĠFE HESAPLAMA USUL VE ESASLARI BĠRĠNCĠ KISIM Amaç, Kapsam, Dayanak, Tanımlar ve Ġsenecek Veriler BĠRĠNCĠ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç ve kapsam Madde
DetaylıBox-Jenkıns Modelleri ile Aylık Döviz Kuru Tahmini Üzerine Bir Uygulama
Kocaeli Üniversiesi Sosyal Bilimler Ensiüsü Dergisi (6) 2003 / 2 : 49-62 Box-Jenkıns Modelleri ile Aylık Döviz Kuru Tahmini Üzerine Bir Uygulama Hüdaverdi Bircan * Yalçın Karagöz ** Öze: Bu çalışmada geleceği
DetaylıİMKB NİN LATİN AMERİKA BORSALARIYLA İLİŞKİSİ ÜZERİNE ÇOK DEĞİŞKENLİ GARCH MODELLEMESİ
Sosyal Bilimler Dergisi 2010, (4), 25-32 İMKB NİN LATİN AMERİKA BORSALARIYLA İLİŞKİSİ ÜZERİNE ÇOK DEĞİŞKENLİ GARCH MODELLEMESİ Özlem YORULMAZ - Oya EKİCİ İsanbul Üniversiesi İkisa Fakülesi Ekonomeri Bölümü
DetaylıBİRİM KÖK TESTLERİNDE YAPISAL KIRILMA ZAMANININ İÇSEL OLARAK BELİRLENMESİ PROBLEMİ: ALTERNATİF YAKLAŞIMLARIN PERFORMANSLARI
BİRİM KÖK TESTLERİNDE YAPISAL KIRILMA ZAMANININ İÇSEL OLARAK BELİRLENMESİ PROBLEMİ: ALTERNATİF YAKLAŞIMLARIN PERFORMANSLARI Arş. Gör. Furkan EMİRMAHMUTOĞLU Yrd. Doç. Dr. Nezir KÖSE Arş. Gör. Yeliz YALÇIN
DetaylıSIVILAŞTIRILMIŞ DOĞAL GAZ DEPOLAMA ŞİRKETLERİ İÇİN TARİFE HESAPLAMA USUL VE ESASLARI
SIVILAŞTIRILMIŞ DOĞAL GAZ DEPOLAMA ŞİRKETLERİ İÇİN TARİFE HESAPLAMA USUL VE ESASLARI BİRİNCİ KISIM Amaç, Kapsam, Dayanak, Tanımlar ve İsenecek Veriler BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç
DetaylıTÜRKİYE'DE ŞEKER FİYATLARINDAKİ DEĞİŞİMİN OLASI ETKİLERİNİN TAHMİNİ: BİR SİMÜLASYON DENEMESİ
TÜRKİYE'DE ŞEKER FİYATLARINDAKİ DEĞİŞİMİN OLASI ETKİLERİNİN TAHMİNİ: BİR SİMÜLASYON DENEMESİ Yrd.DoçDr. Halil FİDAN Doç.Dr. Erdemir GÜNDOĞMUŞ rof.dr. Ahme ÖZÇELİK 1.GİRİŞ Şekerpancarı önemli arım ürünlerimizden
DetaylıYAPAY SİNİR AĞLARI VE ARIMA MODELLERİNİN MELEZ YAKLAŞIMI İLE ZAMAN SERİLERİNDE ÖNGÖRÜ
YAPAY SİNİR AĞLARI VE ARIMA MODELLERİNİN MELEZ YAKLAŞIMI İLE ZAMAN SERİLERİNDE ÖNGÖRÜ Erol EĞRİOĞLU Haceepe Üniversiesi, Fen Fakülesi, İsaisik Bölümü, 06532, Beyepe, Ankara, TÜRKİYE, erole@haceepe.edu.r
DetaylıİSTANBUL MENKUL KIYMETLER BORSASI NDA EŞHAREKETLİLİK VE ASİMETRİK AYARLAMA
Yıl: 24 Sayı:88 Temmuz 2010 97 İSTANBUL MENKUL KIYMETLER BORSASI NDA EŞHAREKETLİLİK VE ASİMETRİK AYARLAMA Ebru Yüksel* - Güldal Güleryüz** 32 Öze Bu makale, İsanbul Menkul Kıymeler Borsası na (İMKB) ai
Detaylı598 INTERNATIONAL CONFERENCE ON EURASIAN ECONOMIES 2016
598 INTERNATIONAL CONFERENCE ON EURASIAN ECONOMIES 2016 Döviz Kuru, Alın Fiyaları ve Borsa Geirileri Yönünün Yüksek Dereceden Markov Zincirleri leri ile Tahmini Esimaion of Direcion of Exchange Rae, Gold
DetaylıTürkiye de Kırmızı Et Üretiminin Box-Jenkins Yöntemiyle Modellenmesi ve Üretim Projeksiyonu
Hayvansal Üreim 53(): 3-39, 01 Araşırma Türkiye de Kırmızı E Üreiminin Box-Jenkins Yönemiyle Modellenmesi ve Üreim Projeksiyonu Şenol Çelik Ankara Üniversiesi Fen Bilimleri Ensiüsü Zooekni Anabilim Dalı
DetaylıDiabetik Retinopatinin Otomatik Algılanması Amacıyla. Göz Görüntüsünden Kan Damarlarının Eşiklenmesi
Diabeik Reinopainin Oomaik Algılanması Amacıyla Göz Görünüsünden Kan Damarlarının Eşiklenmesi Vasif NABİYEV, Salih BAHÇEKAPILI Karadeniz Teknik Üniversiesi, Mühendislik Fakülesi, Bilgisayar Mühendisliği
DetaylıZAMAN SERİLERİ TAHMİNİNDE ARIMA-MLP MELEZ MODELİ
Aaürk Üniversiesi İkisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cil: 23, Sayı: 3, 2009 4 ZAMAN SERİLERİ TAHMİNİNDE ARIMA-MLP MELEZ MODELİ Oğuz KAYNAR (*) Serkan TAŞTAN (**) Öze: Bu çalışmada zaman serilerinin ahmini
DetaylıReel Kesim Güven Endeksi ile İMKB 100 Endeksi arasındaki dinamik nedensellik ilişkisi
İsanbul Üniversiesi İşleme Fakülesi Dergisi Isanbul Universiy Journal of he School of Business Adminisraion Cil/Vol:38, Sayı/No:1, 009, 4-37 ISSN: 1303-173 - www.ifdergisi.org 009 Reel Kesim Güven Endeksi
DetaylıYaz Saati Uygulaması Anomalisinin İMKB 100 Endeks Getirisine Etkisinin Test Edilmesi
EGE AKADEMİK BAKIŞ / EGE ACADEMIC REVIEW Cil: 10 Sayı: 4 Ekim 2010 ss. 1139-1153 Yaz Saai Uygulaması Anomalisinin İMKB 100 Endeks Geirisine Ekisinin Tes Edilmesi Tesing he Effec of he Dayligh Saving Time
Detaylıeyd Ekonomik Yaklaşım Derneği / Association
eyd Ekonomik Yaklaşım Derneği / Associaion Ekonomik Yaklaşım 016, 7(99): 1-15 www.ekonomikyaklasim.org doi: 10.5455/ey.35908 BIST-100 Endeksinin Volail Davranışlarının Simerik Ve Asimerik Sokasik Volailie
DetaylıThe Nonlinear Models with Measurement Error and Least Squares Estimation
D.Ü.Ziya Gökalp Eğiim Fakülesi Dergisi 5,17-113 5 ÖLÇÜM HATALI LiNEER OLMAAN MODELLER ve EN KÜÇÜK KARELER KESTİRİMİ The Nonlinear Models wih Measuremen Error and Leas Squares Esimaion Öze : u çalışmada,
DetaylıMakine Öğrenmesi 8. hafta
Makine Öğrenmesi 8. hafa Takviyeli Öğrenme (Reinforcemen Learning) Q Öğrenme (Q Learning) TD Öğrenme (TD Learning) Öğrenen Vekör Parçalama (LVQ) LVQ2 LVQ-X 1 Takviyeli Öğrenme Takviyeli öğrenme (Reinforcemen
DetaylıMARKA TERCİHLERİNE VE TERCİH NEDENLERİNE GİZLİ MARKOV MODELİNİN UYGULANMASI
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Sosyal Bilimler ergisi, 0() MARKA TERCİHLERİNE VE TERCİH NEENLERİNE GİZLİ MARKOV MOELİNİN UYGULANMASI Tuncay CAN Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi
DetaylıA Study on the Estimation of Supply Response of Cotton in Cukurova Region
MPRA Munich Personal RePEc Archive A Sudy on he Esimaion of Suly Resonse of Coon in Cukurova Region Erkan Akas Faculy of Economics & Admin.Sciences a BIGA 2006 Online a h://mra.ub.uni-muenchen.de/8648/
DetaylıBANKA KREDİ PORTFÖYLERİNİN YÖNETİMİNDE ÖDEMEME RİSKİ ANALİZİ: KALMAN FİLTRESİNE DAYANAN ALTERNATİF BİR YÖNTEM ÖNERİSİ
BANKA KREDİ PORTFÖLERİNİN ÖNETİMİNDE ÖDEMEME RİSKİ ANALİZİ: KALMAN FİLTRESİNE DAANAN ALTERNATİF BİR ÖNTEM ÖNERİSİ K. Bau TUNA * ÖZ Ödememe riski banka kredilerini ve bankaların kredi porföylerini ekiler.
DetaylıÇift Üstel Düzeltme (Holt Metodu ile)
Tahmin Yönemleri Çif Üsel Düzelme (Hol Meodu ile) Hol meodu, zaman serilerinin, doğrusal rend ile izlenmesi için asarlanmış bir yönemdir. Yönem (seri için) ve (rend için) olmak üzere iki düzelme kasayısının
DetaylıEŞANLI DENKLEMLİ MODELLER
EŞANLI DENKLEMLİ MODELLER EŞANLI DENKLEMLİ MODELLER Eşanlı denklem siseminde, Y den X e ve X den Y ye karşılıklı iki yönlü eki vardır. Y ile X arasındaki karşılıklı ilişki nedeniyle ek denklemli bir model
Detaylı-ENFLASYON ROBUST ESTIMATION OF THE VECTOR AUTOREGRESSIVE MODEL: AN INVESTIGATION OF THE RELATIONSHIP BETWEEN ECONOMIC GROWTH AND INFLATION
Marmara Üniversiesi YIL 2010, SAYI II, S. 539-553 -ENFLASYON Öze Özlem YORULMAZ * ** - Anahar Kelimeler: ROBUST ESTIMATION OF THE VECTOR AUTOREGRESSIVE MODEL: AN INVESTIGATION OF THE RELATIONSHIP BETWEEN
DetaylıAnkara Üniversitesi Ziraat Fakültesi Tarım Ekonomisi Bölümü, Ankara e-posta: selma@kayalak.com. Geliş Tarihi/Received:30.05.2012
Türkiye de Fındık Üreim Alanlarının Armasında Deseklemelerin Ekisi Selma KAYALAK 1 Ahme ÖZÇELİK 2 1 Çanakkale Onsekiz Mar Üniversiesi Ziraa Fakülesi Tarım Ekonomisi Bölümü, Çanakkale 2 Ankara Üniversiesi
DetaylıGEFRAN PID KONTROL CİHAZLARI
GEFRAN PID KONTROL CİHAZLARI GENEL KONTROL YÖNTEMLERİ: ON - OFF (AÇIK-KAPALI) KONTROL SİSTEMLERİ: Bu eknik en basi konrol ekniğidir. Ölçülen değer (), se değerinin () üzerinde olduğunda çıkış sinyali açılır,
DetaylıTÜRKİYE DE EKONOMİK BÜYÜME VE DÖVİZ KURU CARİ AÇIK ÜZERİNDE ETKİLİ MİDİR? BİR NEDENSELLİK ANALİZİ
ZKÜ Sosyal Bilimler Dergisi, Cil 3, Sayı 6, 2007, ss. 8 88. TÜRKİYE DE EKONOMİK BÜYÜME VE DÖVİZ KURU CARİ AÇIK ÜZERİNDE ETKİLİ MİDİR? BİR NEDENSELLİK ANALİZİ Arş.Gör. Erman ERBAYKAL Balıkesir Üniversiesi
DetaylıTÜRKİYE ELEKTRİK PİYASASİNDA RÜZGAR ENERJİSİ
TÜRKİYE ELEKTRİK PİYASASİNDA RÜZGAR ENERJİSİ Musafa ŞEKKELİ Kahramanmaraş Süçü İmam Üniversiesi, Fen Bilimleri Ensiüsü, K.Maraş, msekkeli@ksu.edu.r Ceyhun YILDIZ Kahramanmaraş Süçü İmam Üniversiesi, Fen
DetaylıBorsa Getiri Oranı ve Faiz Oranı Arasındaki İlişkinin Doğrusal Olmayan Yöntemlerle Analizi: Türkiye Örneği
Volume 4 Number 3 03 pp. -40 ISSN: 309-448 www.berjournal.com Borsa Geiri Oranı ve Faiz Oranı Arasındaki İlişkinin Doğrusal Olmayan Yönemlerle Analizi: Türkiye Örneği Yusuf Ekrem Akbaşa Öze: Bu çalışmada,
DetaylıYAPAY SİNİR AĞLARI İLE NİĞDE BÖLGESİNİN ELEKTRİK YÜK TAHMİNİ
YAPAY SİNİR AĞLARI İLE NİĞDE BÖLGESİNİN ELEKRİK YÜK AHMİNİ anku YALÇINÖZ Saadedin HERDEM Ulaş EMİNOĞLU Niğde Üniversiesi, Mühendislik-Mimarlık Fakülesi Elekrik-Elekronik Mühendisliği Bölümü, Niğde 5 /
DetaylıEurasian Journal of Researches in Social and Economics Avrasya Sosyal ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi ISSN:
Eurasian Journal of Researches in Social and Economics Avrasya Sosyal ve Ekonomi Araşırmaları Dergisi ISSN:2148-9963 www.asead.com Dr. Merer MERT Gazi Üniversiesi, İİBF, İkisa Bölümü merermer@gazi.edu.r
DetaylıHİSSE SENEDİ PİYASALARINDA SÜRÜ DAVRANIŞI: BİST TE BİR ARAŞTIRMA HERDING IN STOCK MARKETS: A RESEARCH IN BIST Bahadır ERGÜN Hatice DOĞUKANLI
Uluslararası Sosyal Araşırmalar Dergisi The Journal of Inernaional Social Research Cil: 8 Sayı: 40 Volume: 8 Issue: 40 Ekim 2015 Ocober 2015 www.sosyalarasirmalar.com Issn: 1307-9581 HİSSE SENEDİ PİYASALARINDA
DetaylıİMKB 100 endeksindeki kaldıraç etkisinin ARCH modelleriyle iki alt dönemde incelenmesi
İsanbul Üniversiesi İşleme Fakülesi Dergisi Isanbul Universiy Journal of he School of Business Adminisraion Cil/Vol:41, Sayı/No:, 1, 14-6 ISSN: 133-173 www.ifdergisi.org 1 İMKB 1 endeksindeki kaldıraç
DetaylıİŞSİZLİK VE İNTİHAR İLİŞKİSİ: 1975 2005 VAR ANALİZİ Ferhat TOPBAŞ *
İşsizlik ve İnihar İlişkisi: 1975 2005 Var Analizi 161 İŞSİZLİK VE İNTİHAR İLİŞKİSİ: 1975 2005 VAR ANALİZİ Ferha TOPBAŞ * ÖZET İşsizlik, birey üzerinde olumsuz birçok soruna neden olan karmaşık bir olgudur.
DetaylıBölüm 3 HAREKETLİ ORTALAMALAR VE DÜZLEŞTİRME YÖNTEMLERİ
Bölüm HAREKETLİ ORTALAMALAR VE DÜZLEŞTİRME ÖNTEMLERİ Bu bölümde üç basi öngörü yönemi incelenecekir. 1) Naive, 2)Oralama )Düzleşirme Geçmiş Dönemler Şu An Gelecek Dönemler * - -2-1 +1 +2 + Öngörü yönemi
DetaylıTÜRKİYE NÜFUSU İÇİN STOKASTİK ÖLÜMLÜLÜK MODELLERİ
Nüfusbilim Dergisi\Turkish Journal of Populaion Sudies, 2012, 34, 31-50 31 TÜRKİYE NÜFUSU İÇİN STOKASTİK ÖLÜMLÜLÜK MODELLERİ Ölümlülük ahminleri, demografi ve aküerya bilimlerinde önemli bir rol oynamakadır.
DetaylıÇOKLU DOĞRUSAL BAĞLANTI
ÇOKLU DOĞRUSAL BAĞLANTI ÇOKLU DOĞRUSALLIĞIN ANLAMI Çoklu doğrusal bağlanı; Bağımsız değişkenler arasında doğrusal (yada doğrusala yakın) ilişki olmasıdır... r xx i j paramereler belirlenemez hale gelir.
DetaylıAnahtar Kelimeler Harvey Testi, Doğrusallık, Finansal Piyasalar, Etkin Piyasa Hipotezi.
Borsa İsanbul da Piyasa Ekinliğinin Analizi: Harvey Doğrusallık Tesi (Analysis of Marke Efficiency a Borsa İsanbul: Harvey Lineariy Tes) Gürkan MALCIOĞLU a Mücahi AYDIN b a Arş.Gör., Sakarya Üniversiesi,
DetaylıAYÇİÇEK VE SOYA YAĞI İTHALAT TALEBİNİN ANALİZİ
AKDENİZ ÜNİVERSİTESİ ZİRAAT FAKÜLTESİ DERGİSİ,, 15(),71-79 AYÇİÇEK VE SOYA YAĞI İTHALAT TALEBİNİN ANALİZİ Selim Adem HATIRLI Vecdi DEMİRCAN Ali Rıza AKTAŞ Süleyman Demirel Üniversiesi Ziraa Fakülesi Tarım
DetaylıELEKTRİK DAĞITIM BÖLGELERİNDE UYGULANACAK FİYAT EŞİTLEME MEKANİZMASI HAKKINDA TEBLİĞ
ELEKTRİK DAĞITIM BÖLGELERİNDE UYGULANACAK FİYAT EŞİTLEME MEKANİZMASI HAKKINDA TEBLİĞ BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Hukuki Dayanak, Tanımlar ve Kısalmalar Amaç ve kapsam MADDE 1- (1Bu Tebliğ, 4628 sayılı
DetaylıMEH535 Örüntü Tanıma
MEH535 Örünü Tanıma 4. Paramerik Sınıflandırma Doç.Dr. M. Kemal GÜLLÜ Elekronik ve Haberleşme Mühendisliği Bölümü web: hp://akademikpersonel.kocaeli.edu.r/kemalg/ E-posa: kemalg@kocaeli.edu.r Paramerik
DetaylıMurat MAZIBAŞ mmazibas@bddk.org.tr Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumu (BDDK) ÖZET
İMKB Piyasalarındaki Volailienin Modellenmesi ve Öngörülmesi: Asimerik GARCH Modelleri ile bir Uygulama Mura MAZIBAŞ mmazibas@bddk.org.r Bankacılık Düzenleme ve Deneleme Kurumu (BDDK) ÖZET Çalışmada, 5
DetaylıTürkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Sayı: 2010-6 / 1 Nisan 2010 EKONOMİ NOTLARI FİNANSAL STRES VE İKTİSADİ FAALİYET -10 -15 -20.
Cumhuriye Merkez Bankası Sayı: 2010-6 / 1 Nisan 2010 EKONOMİ NOTLARI FİNANSAL STRES VE İKTİSADİ FAALİYET Selim Elekdağ İbrahim Burak Kanlı Absrac: This noe examines he ineracion beween financial sress
DetaylıAnahtat Kelimeler: Volatilite, Basel II, Geriye Dönük Test, Riske Maruz Değer
Volume Number 3 011 pp. 1-17 ISSN: 1309-448 www.berjournal.com RMD Hesaplamalarında Volailie Tahminleme Modellerinin Karşılaşırılması ve Basel II Yaklaşımına Göre Geriye Dönük Tes Edilmesi: İMKB 100 Endeksi
DetaylıYABANCI HİSSE SENEDİ YATIRIMCILARI TÜRKİYE DE DÖVİZ KURU VOLATİLİTESİNİ ŞİDDETLENDİRİYOR MU?
YABANCI HİSSE SENEDİ YATIRIMCILARI TÜRKİYE DE DÖVİZ KURU VOLATİLİTESİNİ ŞİDDETLENDİRİYOR MU? Yrd. Doç. Dr. Macide Çiçek Dumlupınar Üniversiesi İkisadi ve İdari Bilimler Fakülesi Yrd. Doç. Dr. Feride Özürk
DetaylıEKONOMÝK GÖSTERGELERÝN VE DIÞ ORTAM SICAKLIÐININ ETKÝLERÝ
ESKÝÞEHÝR DE KONUTSAL DOÐAL GAZ TALEBÝNE EKONOMÝK GÖSTERGELERÝN VE DIÞ ORTAM SICAKLIÐININ ETKÝLERÝ Haydar ARAS * Nil ARAS ** Bu makalede, konularda kullanýlan doðal gazýn ýsýma dönemine ai aylardaki ükeiminin
DetaylıÇoklu Doğrusal Regresyon Modelinde Değişken Seçiminin Zootekniye Uygulanışı
Ç.Ü.Z.F. Dergisi, 2015, 30 (1) : 1 8 J.Agric. Fac. Ç.Ü., 2015, 30 (1) : 1-8 Çoklu Doğrusal Regresyon inde Değişken Seçiminin Zooekniye Uygulanışı G. Tamer KAYAALP (1) Melis ÇELİK GÜNEY (1) Zeynel CEBECİ
DetaylıHisse Senedi Fiyatlarıyla Yabancı İşlem Hacmi Arasında Nedensellik:
Hisse Senedi Fiyalarıyla abancı İşlem Hacmi Arasında Nedensellik: Toda-amamoo aklaşımı Dr. Cüney AKAR Balıkesir Üniversiesi, Bandırma İİBF. Öze Bu çalışmada İsanbul Menkul Kıymeler Borsasında (İMKB) IMKB100
DetaylıTHE CAUSALITY RELATION BETWEEN CONSUMER CONFIDENCE AND STOCK PRICES: CASE OF TURKEY. Abstract
Ekonomik ve Sosyal Araşırmalar Dergisi, Bahar 20, Cil:7, Yıl:7, Sayı:, 7:53-65 TÜKETİCİ GÜVENİ VE HİSSE SENEDİ FİYATLARI ARASINDAKİ NEDENSELLİK İLİŞKİSİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ * Yusuf Volkan TOPUZ ** THE CAUSALITY
DetaylıMevsimsel Kointegrasyon Analizi: Güney Afrika Örneği. Seasonal Cointegration Analysis: Example of South Africa
Gazi Üniversiesi Sosyal Bilimler Dergisi Vol/Cil 3, No/Sayı 6, 216 Mevsimsel Koinegrasyon Analizi Güney Afrika Örneği Jeanine NDIHOKUBWAYO Yılmaz AKDİ Öze Bu çalışmada 1991-2134 dönemi Güney Afrika ekonomik
DetaylıİŞSİZLİK VE EKONOMİK BÜYÜME İLİŞKİSİNDE ASİMETRİ ASYMMETRY IN THE RELATIONSHIP BETWEEN UNEMPLOYMENT AND ECONOMIC GROWTH
Doğuş Üniversiesi Dergisi, (), 57-65 İŞSİZLİK VE EKONOMİK BÜYÜME İLİŞKİSİNDE ASİMETRİ ASYMMETRY IN THE RELATIONSHIP BETWEEN UNEMPLOYMENT AND ECONOMIC GROWTH Serve CEYLAN Giresun Üniversiesi İİBF, İkisa
DetaylıTÜRKİYE PETROL FİYATLARI OYNAKLIĞININ MODELLENMESİ
Ekonomeri ve İsaisik Sayı: 7 İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ İKTİSAT FAKÜLTESİ EKONOMETRİ VE İSTATİSTİK DERGİSİ TÜRKİYE PETROL FİYATLARI OYNAKLIĞININ MODELLENMESİ Esin FİRUZAN Absrac Nowadays, volailiy of crude
DetaylıİMKB Dergisi İÇİNDEKİLER. Yıl: 9 Sayı: 36. Finansal Bilgi Manipülasyonunun Tespitinde Yapay Sinir Ağı Modelinin Kullanımı
İMKB Dergisi Yıl: 9 Sayı: 36 ISSN 1301-1650 Yıl: 9 Sayı: 36 İÇİNDEKİLER Finansal Bilgi Manipülasyonunun Tespiinde Yapay Sinir Ağı Modelinin Kullanımı Güray Küçükkocaoğlu & Yasemin Keskin Benli & Cemal
DetaylıFİNANSAL PİYASA VOLATİLİTESİ VE EKONOMİ
FİNANSAL PİYASA VOLATİLİTESİ VE EKONOMİ Yrd. Doç. Dr. Hülya Kanalıcı Akay Uludağ Üniversiesi İkisadi ve İdari Bilimler Fakülesi Mehme Nargeleçekenler Uludağ Üniversiesi İkisadi ve İdari Bilimler Fakülesi
DetaylıTİCARİ MARKA BAŞVURU TAHMİNİ İÇİN TÉRKİYE UYGULAMASI FORECASTING OF TRADEMARK APPLICATION IN TURKEY
TİCARİ MARKA BAŞVURU TAHMİNİ İÇİN TÉRKİYE UYGULAMASI FORECASTING OF TRADEMARK APPLICATION IN TURKEY Nursel Selver RÄZGAR 1 ÄZET Yeni yäneim meolarına gäre Çalışan marka ofisleri, kapasie planlama ve servis
DetaylıYABANCI ZİYARETÇİ SAYISININ TAHMİNİNDE BOX- JENKINS MODELİ, WINTERS YÖNTEMİ VE YAPAY SİNİR AĞLARIYLA ZAMAN SERİSİ ANALİZİ
YABANCI ZİYARETÇİ SAYISININ TAHMİNİNDE BOX- JENKINS MODELİ, WINTERS YÖNTEMİ VE YAPAY SİNİR AĞLARIYLA ZAMAN SERİSİ ANALİZİ 62 Arş. Grv. Emrah ÖNDER İsanbul Üniversiesi İşleme Fakülesi Arş. Grv. Özlem HASGÜL
DetaylıDokuz Eylül Üniversitesi Yayın Geliş Tarihi: 13.11.2013
Dokuz Eylül Üniversiesi Yayın Geliş Tarihi: 13.11.2013 Sosyal Bilimler Ensiüsü Dergisi Yayına Kabul Tarihi: 05.07.2014 Cil: 16, Sayı: 2, Yıl: 2014, Sayfa: 281-302 Online Yayın Tarihi: 30.09.2014 ISSN:
DetaylıPETROL FİYATLARININ BORSA İSTANBUL SANAYİ FİYAT ENDEKSİ ÜZERİNDEKİ ETKİSİ
PETROL FİYATLARININ BORSA İSTANBUL SANAYİ FİYAT ENDEKSİ ÜZERİNDEKİ ETKİSİ Yrd.Doç.Dr. Cüney KILIÇ Çanakkale Onsekiz Mar Üniversiesi Biga İ.İ.B.F., İkisa Bölümü Yrd.Doç.Dr. Yılmaz BAYAR Karabük Üniversiesi
DetaylıFORECASTING TOURISM DEMAND BY ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AND TIME SERIES METHODS: A COMPARATIVE ANALYSIS IN INBOUND TOURISM DEMAND TO ANTALYA
Süleyman Demirel Üniversiesi İkisadi ve İdari Bilimler Fakülesi Dergisi Y.2009, C.14, S.1 s.99-114. Suleyman Demirel Universiy The Journal of Faculy of Economics and Adminisraive Sciences Y.2009, Vol.14,
DetaylıEffects of Agricultural Support and Technology Policies on Corn Farming in Çukurova Region
MPRA Munich Personal RePEc Archive Effecs of Agriculural Suppor and Technology Policies on Corn Farming in Çukurova Region Erkan Akas and Oğuz Yurdakul Universiy of Cukurova Dep. Agriculural Economics,
DetaylıREEL DÖVİZ KURLARINDA UZUN DÖNEM BAĞIMLILIK THE LONG-TERM DEPENDENCE IN REAL EXCHANGE RATES Emre ÜRKMEZ *
Uluslararası Sosyal Araşırmalar Dergisi The Journal of Inernaional Social Research Cil: 10 Sayı: 49 Volume: 10 Issue: 49 Nisan 2017 April 2017 www.sosyalarasirmalar.com Issn: 1307-9581 REEL DÖVİZ KURLARINDA
DetaylıTeknolojik bir değişiklik veya üretim arttırıcı bir yatırımın sonucunda ihracatta, üretim miktarında vs. önemli artışlar olabilir.
YAPISAL DEĞİŞİKLİK Zaman serileri bazı nedenler veya bazı fakörler arafından ekilenerek zaman içinde değişikliklere uğrayabilirler. Bu değişim ikisadi kriz, ikisa poliikalarında yapılan değişiklik, eknolojik
DetaylıİSTATİSTİK ANABİLİM DALI
ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ Adnan KARAİBRAHİMOĞLU İNDEKS SAYILARIN KULLANIMI İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ADANA, 27 ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ İNDEKS
DetaylıFİNANSAL YATIRIM ARAÇLARININ REEL GETİRİ ORANLARI HABER BÜLTENİNDE YAPILAN ANA REVİZYONA İLİŞKİN METODOLOJİK DOKÜMAN
Giriş FİNANSAL YATIRIM ARAÇLARININ REEL GETİRİ ORANLARI HABER BÜLTENİNDE YAPILAN ANA REVİZYONA İLİŞKİN METODOLOJİK DOKÜMAN 1997-2013 yılları arasında, Finansal Yatırım Araçlarının Reel Getiri Oranları,
DetaylıTüketici Güveni ve Hisse Senedi Fiyatları Arasındaki Nedensellik İlişkisi: Türkiye Örneği (2004: :01)
June 7-9, 2009, Eskişehir, Turkey. Tükeici Güveni ve Hisse Senedi Fiyaları Arasındaki Nedensellik İlişkisi: Türkiye Örneği (2004:0-2009:0) Yusuf Volkan Topuz * İkisadi İdari Bilimler Fakülesi, İşleme Bölümü,
DetaylıYER ALTI DOĞAL GAZ DEPOLAMA ŞİRKETLERİ İÇİN TARİFE HESAPLAMA USUL VE ESASLARI. BİRİNCİ KISIM Amaç, Kapsam, Dayanak, Tanımlar ve İstenecek Veriler
YER ALTI DOĞAL GAZ DEPOLAMA ŞİRKETLERİ İÇİN TARİFE HESAPLAMA USUL VE ESASLARI BİRİNCİ KISIM Amaç, Kapsam, Dayanak, Tanımlar ve İsenecek Veriler BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç Madde
DetaylıEnflasyonun Borsa Performansı Üzerindeki Etkisi
Kocaeli Üniversiesi Sosyal Bilimler Ensiüsü Dergisi (7) 2004 / 1 : 23-35 Enflasyonun Borsa Performansı Üzerindeki Ekisi Osman Karamusafa * Ayku Karakaya ** Öze: Bu çalışmanın amacı, enflasyon oranının
DetaylıBÖLÜM 5 İKTİSAT POLİTİKALARININ UZUN DÖNEMLİ BÜYÜMEYE ETKİLERİ: İÇSEL BÜYÜME TEORİLERİ ÇERÇEVESİNDE DEĞERLENDİRME
BÖLÜM 5 İKTİSAT POLİTİKALARININ UZUN DÖNEMLİ BÜYÜMEYE ETKİLERİ: İÇSEL BÜYÜME TEORİLERİ ÇERÇEVESİNDE DEĞERLENDİRME 42 Bu bölümde, büyüme sürecini uzun dönemde ekileyebilecek ikisa poliikalarınıı (vergileme,
DetaylıFİNANSAL BİLGİ MANİPÜLASYONUNUN TESPİTİNDE YAPAY SİNİR AĞI MODELİNİN KULLANIMI
FİNANSAL BİLGİ MANİPÜLASYONUNUN TESPİTİNDE YAPAY SİNİR AĞI MODELİNİN KULLANIMI ÖZET Yrd.Doç.Dr. Güray KÜÇÜKKOCAOĞLU 1 Yrd.Doç.Dr. Yasemin KESKİN BENLİ 2 Dr. Cemal KÜÇÜKSÖZEN 3 nun espiinde sıklıkla kullanılan
DetaylıKOŞULLU DEĞİŞEN VARYANS MODELLERİ İLE TÜRKİYE ALTIN PİYASASI ENDEKSİ VOLATİLİTELERİNİN TAHMİN EDİLMESİ
Cil/Volume: 15 Sayı/Issue: Haziran/June 017 ss./pp. 163-181 İ. E. Kayral Doi: hp://dx.doi.org/10.11611/yead.6404 KOŞULLU DEĞİŞEN VARYANS MODELLERİ İLE TÜRKİYE ALTIN PİYASASI ENDEKSİ VOLATİLİTELERİNİN TAHMİN
Detaylı1. Şirketlerin Dow Jones Indexes yöntemi ile hesaplanan halka açık kısımlarının piyasa değeri,
İZAHNAME TADİL METNİ DOW JONES İSTANBUL 20 A TİPİ BORSA YATIRIM FONU İZAHNAME DEĞİŞİKLİĞİ Finansbank A.Ş. nin Dow Jones İstanbul 20 A Tipi Borsa Yatırım Fonu Katılma Payları nın Halka Arzına İlişkin İzahname
DetaylıENFLASYON BELİRSİZLİĞİ İLE PAY SENEDİ GETİRİSİ VE VOLATİLİTESİ ARASINDAKİ İLİŞKİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ
ENFLASYON BELİRSİZLİĞİ İLE PAY SENEDİ GETİRİSİ VE VOLATİLİTESİ ARASINDAKİ İLİŞKİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ Doç. Dr. Emrah İsmail Çevik Namık Kemal Üniversiesi İkisadi ve İdari Bilimler Fakülesi eicevik@nku.edu.r
DetaylıDöviz Kurları Arasındaki Oynaklık Etkileşiminin Analizi: CCC-t-MSV Modeli ile Tahmin 1 Verda DAVASLIGİL ATMACA 2
Finans Poliik & Ekonomik Yorumlar (639) Mayıs 2018 : 9-32 Döviz Kurları Arasındaki Oynaklık Ekileşiminin Analizi: CCC--MSV Modeli ile Tahmin 1 Verda DAVASLIGİL ATMACA 2 Gönderim arihi: 10.10.2017 Kabul
DetaylıKamu Borçlanması, Sermaye Stoku ve Tüketim İlişkisinin Belirlenmesi: Bir Ardışık Nesiller Modeli
Kamu Borçlanması, Sermaye Soku ve Tükeim İlişkisinin Belirlenmesi: Bir Ardışık Nesiller Modeli Kamu Borçlanması, Sermaye Soku ve Tükeim İlişkisinin Belirlenmesi: Bir Ardışık Nesiller Modeli İler ÜNLÜKAPLAN
DetaylıT.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ
T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÇOK DEĞİŞKENLİ EŞİKSEL OTOREGRESİF MODELLER ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA Ümran Münire KAHRAMAN DOKTORA TEZİ İsaisik Anabilim Dalı 2012 KONYA Her Hakkı Saklıdır TEZ
DetaylıCORPORATE BOND PRICING IN INTERNATIONAL MARKETS
ULUSLARARASI PİYASALARDA ÖZEL SEKTÖR TAHVİL FİYATLAMASI Sezin SÜER* ÖZ Global bazda büyük mikarlarla ifade edilen özel sekör ahvillerinin Türkiye de derin bir piyasası bulunmamakadır. Bunda genel ekonomik
DetaylıALLIANZ YAŞAM VE EMEKLİLİK A.Ş. KOÇ İŞTİRAK ENDEKSİ EMEKLİLİK YATIRIM FONU İÇTÜZÜĞÜ
FONUN KURULUŞ AMACI ALLIANZ YAŞAM VE EMEKLİLİK A.Ş. KOÇ İŞTİRAK ENDEKSİ EMEKLİLİK YATIRIM FONU İÇTÜZÜĞÜ MADDE 1 - Yapı Kredi Emeklilik A.Ş. arafından 4632 sayılı Bireysel Emeklilik Tasarruf ve Yaırım Sisemi
DetaylıFİNANSAL PİYASALAR VE KURUMLAR. N. CEREN TÜRKMEN
FİNANSAL PİYASALAR VE FİNANSAL KURUMLAR N. CEREN TÜRKMEN cturkmen@sakarya.edu.tr 1 FİNANSAL SİSTEM Bir ekonomide fonları talep edenler, fonları arz edenler bunlar arasındaki fon akımlarını düzenleyen kurumlar
DetaylıAyhan Topçu Accepted: January 2012. ISSN : 1308-7304 ayhan_topcu@hotmail.com 2010 www.newwsa.com Ankara-Turkey
ISSN:136-3111 e-journal of New World Sciences Academy 212, Volume: 7, Number: 1, Aricle Number: 3A47 NWSA-PHYSICAL SCIENCES Received: December 211 Ayhan Toçu Acceed: January 212 Fahrein Arslan Series :
DetaylıDokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi Cilt:23 Sayı:1, Yıl:2008, ss:
Dokuz Eylül Üniversiesi İkisadi ve İdari Bilimler Fakülesi Dergisi Cil:23 Sayı:1, Yıl:2008, ss:125-134. İSTANBUL MENKUL KIYMETLER BORSASININ FRACTAL ANALİZİ Hakan AYGÖREN * ÖZET Yaırımcılar risk ve geiri
DetaylıFAİZ ORANINDAKİ BİR ARTIŞ CARİ İŞLEMLER AÇIĞINI ARTIRIR MI?
FAİZ ORANINDAKİ BİR ARTIŞ CARİ İŞLEMLER AÇIĞINI ARTIRIR MI? Ehem ESEN, Zekeriya YILDIRIM, S. Faih KOSTAKOĞLU FAİZ ORANINDAKİ BİR ARTIŞ CARİ İŞLEMLER AÇIĞINI ARTIRIR MI? Ehem ESEN Yrd.Doç.Dr. Anadolu Üniversiesi,
DetaylıZaman Serisi Modelleri: Birim Kök Testleri, Eşbütünleşme, Hata Düzeltme Modelleri
Yıldız Teknik Üniversiesi İkisa Bölümü Ekonomeri II Ders Noları Ders Kiabı: J.M. Wooldridge, InroducoryEconomericsA Modern Approach, 2nd. ed., 2002, Thomson Learning. Zaman Serisi Modelleri: Birim Kök
DetaylıWhite ın Heteroskedisite Tutarlı Kovaryans Matrisi Tahmini Yoluyla Heteroskedasite Altında Model Tahmini
Ekonomeri ve İsaisik Sayı:4 006-1-8 İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ İKTİSAT FAKÜLTESİ EKONOMETRİ VE İSTATİSTİK DERGİSİ Whie ın Heeroskedisie Tuarlı Kovaryans Marisi Tahmini Yoluyla Heeroskedasie Alında Model Tahmini
Detaylıİnönü Bulvarı No:27, 06490, Bahçelievler / Ankara-Türkiye hasan.tiryaki@euas.gov.tr, mehmet.bulut@euas.gov.tr. ikocaarslan@kku.edu.
Termik Sanralların Konrol Sisemlerinde Teknolojik Gelişmeler ve Verimlilik Technologic Developmens on Conrol Sysems of Thermal Power Plans and Efficiency Hasan TİRYAKİ 1, Mehme BULUT 2, İlhan KOCAARSLAN
DetaylıPARA ARZININ ÇIKTI ÜZERİNE ETKİLERİ
Marmara Üniversiesi İ.İ.B.F. Dergisi YIL 2007, CİLT XXIII, SAYI 2 PARA ARZININ ÇIKTI ÜZERİNE ETKİLERİ Öze Araş. Gör. Burak Güriş * Araş. Gör. Burcu Kıran * Çalışmada para arzının çıkı üzerindeki ekileri
Detaylı24.05.2010. Birim Kök Testleri. Zaman Serisi Modelleri: Birim Kök Testleri, Eşbütünleşme, Hata Düzeltme Modelleri
Yıldız Teknik Üniversiesi İkisa Bölümü Ekonomeri II Ders Noları Ders Kiabı: J.M. Wooldridge, Inroducory Economerics A Modern Approach, 2nd. ed., 2002, Thomson Learning. Zaman Serisi Modelleri: Birim Kök
DetaylıÜRÜNLER VE GELİR TÜRÜ TAM MÜKELLEF KURUM TAM MÜKELLEF GERÇEK KİŞİ DAR MÜKELLEF** KURUM*** DAR MÜKELLEF GERÇEK KİŞİ***
Aşağıda yer alan tablo 6009 Sayılı Kanun ve söz konusu Kanun ile ilgili 2010/926 sayı ve 27.09.2010 tarihli Bakanlar Kurulu Kararı uyarınca Gelir Vergisi Kanunu Geçici Madde 67 kapsamındaki 1.10.2010 tarihinden
DetaylıGÖRÜNMEZ AMA HĐSSEDĐLMEZ DEĞĐL: TÜRKĐYE'DE ÇIKTI AÇIĞI
Cenral Bank Review Vol. 11 (July 211), pp.15-28 ISSN 133-71 prin / 135-88 online 211 Cenral Bank of he Republic of Turkey hp://www.cmb.gov.r/research/review/ GÖRÜNMEZ AMA HĐSSEDĐLMEZ DEĞĐL: TÜRKĐYE'DE
DetaylıUSD/TL Aracı KuruluşVarantları
1 USD/TL Aracı KuruluşVarantları Mayıs 2011 TSKB Varantları Varant, alıcısına dayanak varlığı ya da göstergeyi önceden belirlenen bir fiyattan belirli bir tarihte (Avrupa Tipi) veya belirli bir tarihe
DetaylıFİNANSAL ZAMAN SERİLERİ İÇİN ORTALAMAYA DÖNME SIÇRAMA DİFÜZYON MODELİ
Marmara Üniversiesi İ.İ.B.F. Dergisi YIL 7, CİLT XXII, AYI 1 FİNANAL ZAMAN ERİLERİ İÇİN ORTALAMAYA DÖNME IÇRAMA DİFÜZYON MODELİ Doç. Dr. Ömer ÖNALAN * Öze Bu çalışmada, finansal menkul kıyme zaman serilerinin
Detaylıhttp://acikogretimx.com
2009 S 4421- SERMYE PiYSSı VE FiNNSL KURUMLR 1. Birikim açığı olan ekonomik birimlerle birikim fazlalığı olan ekonomik birimlerin karşılaştığı ve finansal varlıkların alınıp satıldığı piyasalara ne ad
DetaylıTÜRKİYE DE FAİZ, DÖVİZ VE BORSA: FİYAT VE OYNAKLIK YAYILMA ETKİLERİ
TÜRKİYE DE FAİZ, DÖVİZ VE BORSA: FİYAT VE OYNAKLIK YAYILMA ETKİLERİ Doç. Dr. Macide Çiçek Dumlupınar Üniversiesi İkisadi ve İdari Bilimler Fakülesi Öze Bu çalışmada Türkiye de devle iç borçlanma seneleri,
DetaylıSu Yapıları II Aktif Hacim
215-216 Bahar Su Yapıları II Akif Hacim Yrd. Doç. Dr. Burhan ÜNAL Bozok Üniversiesi Mühendislik Mimarlık Fakülesi İnşaa Mühendisliği Bölümü Yozga Yrd. Doç. Dr. Burhan ÜNAL Bozok Üniversiesi n aa Mühendisli
Detaylı