Zaman serilerinde veri madenciliği öngörü algoritmalarının etkinlik ve verimliliğinin BIST100 hisse senetleri üzerinde gerçeklenmesi

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.advisorGüvenoğlu, Erdal
dc.contributor.authorErguvan Etkin, Esin
dc.date.accessioned2024-07-12T22:24:35Z
dc.date.available2024-07-12T22:24:35Z
dc.date.issued2017en_US
dc.date.submitted2017en_US
dc.departmentEnstitüler, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalıen_US
dc.description.abstractBu tezde, WEKA veri madenciliği yazılımındaki, 9 zaman serisi öngörü (forecasting) algoritmasının etkinlik ve verimliği, BIST-100 Hisse senetlerinden çeşitli alanlarda seçilen 5 hisse senedinin, 3 farklı dönemli veri setleri üzerinde 1 yıllık öngörüleri yapılarak kıyaslanmıştır. Bu uygulama için, banka, sanayi ve holding sektörlerinden 5 hisse seçilmiş ve algoritmalar, kısa (1 yıl), orta (3 yıl) ve uzun (5 yıl) dönemli, çok değişkenli zaman serisi veri setleri üzerinde uygulanmıştır. Ocak -Aralık 2016 arasındaki 12 aylık dönem için günlük bazda öngörüler ile etkinlik ve verimlilik analizleri yapılmıştır. Tezin ikinci bölümünde, literatür araştırması yapılmış ve ilgili çalışmalara değinilmiştir. Üçüncü bölümde, çalışmada kullanılacak olan tanımlar, algoritmalar, performans ölçüm kriterleri, WEKA uygulaması ve zaman serisi öngörü modülü konuları ele alınmıştır. Ayrıca bu bölümde veri setlerinin hazırlanmasına yer verilmiştir. Dördüncü bölümde, öngörü uygulaması, algoritmalar ve veri setlerinin performans ölçümleri ve öngörü grafikleri ele alınmıştır. Son olarak beşinci bölümde analiz sonuçları değerlendirilmiştir. Haziran 2017 yılında yazılmış olan bu tez 126 sayfadan oluşmaktadıren_US
dc.description.abstractIn this thesis, the effectiveness and efficiency of the 9 time series forecasting algorithm in the WEKA data mining software are compared with the 1-year forecasts of the 5 selected stocks of BIST-100 Stocks in various fields over 3 different extent of data sets. For this application, 5 shares were selected from the bank, industry and holding sectors and the algorithms were applied on multivariate time series data sets for short (1 year), medium (3 years) and long (5 years). Daily basis predictions activity and productivity analyzes were conducted for the 12 month period between January – December 2016. In the second part of the thesis, a literature search was carried out and related works were mentioned. In the third part, the definitions, algorithms, performance measurement criteria, WEKA implementation and time series prediction module which will be used in the study are discussed. In addition, preparation of data sets is included in this chapter. In the fourth chapter, forecasting application, performance measures of algorithms and data sets, and forecasting graphics are discussed. Finally in the fifth section, the results of the analysis were evaluated. This thesis which was written in July 2017 consists of 126 pages.en_US
dc.identifier.citationErguvan Etkin, E. (2017) Zaman serilerinde veri madenciliği öngörü algoritmalarının etkinlik ve verimliliğinin BIST100 hisse senetleri üzerinde gerçeklenmesi / Implementation of efficiency and productivity of time series data mining prediction algorithms on BIST100 stocks (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi). Maltepe Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12415/11320
dc.institutionauthorErguvan Etkin, Esinen_US
dc.language.isotren_US
dc.publisherMaltepe Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsüen_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.snmzKT1349en_US
dc.subjectVeri madenciliğien_US
dc.subjectZaman serisi veri madenciliğien_US
dc.subjectZaman Serisi Veri Madenciliği Öngörü Algoritmalarıen_US
dc.subjectPerformans Analizien_US
dc.subjectWEKA uygulaması.en_US
dc.subjectData miningen_US
dc.subjectTime-series data miningen_US
dc.subjectTime-series data mining algorithms for predictionen_US
dc.subjectPerformance analysisen_US
dc.subjectWEKA application.en_US
dc.titleZaman serilerinde veri madenciliği öngörü algoritmalarının etkinlik ve verimliliğinin BIST100 hisse senetleri üzerinde gerçeklenmesien_US
dc.title.alternativeImplementation of efficiency and productivity of time series data mining prediction algorithms on BIST100 stocksen_US
dc.typeMaster Thesisen_US
dspace.entity.typePublication

Dosyalar

Koleksiyon

Lisansüstü Eğitim Enstitüsü Tez Koleksiyonu