Advanced Search

Show simple item record

dc.contributor.authorAvcı, Emin
dc.date.accessioned2014-08-06T07:09:37Z
dc.date.available2014-08-06T07:09:37Z
dc.date.issued2007-07
dc.identifier.citationAVCI, E. (2011). Forecasting daily and sessional returns of the ISE - 100 index with neural network models. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 8 (2), pp. 128-142.en_US
dc.identifier.issn1302-6739
dc.identifier.issn1308-6979
dc.identifier.urihttp://journal.dogus.edu.tr/index.php/duj/article/view/86
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11376/436
dc.description.abstractEspecially for the last decade, the neural network models have been applied to solve financial problems like portfolio construction and stock market forecasting. Among the alternative neural network models, the multilayer perceptron models are expected to be effective and widely applied in financial forecasting. This study examines the forecasting power multilayer perceptron models for daily and sessional returns of ISE-100 index. The findings imply that the multilayer perceptron models presented promising performance in forecasting the ISE-100 index returns. However, further emphasis should be placed on different input variables and model architectures in order to improve the forecasting performances.en_US
dc.description.abstractÖzellikle son on yılda yapay sinir ağları modelleri portföy oluşturma ve hisse senedi piyasası tahminleri gibi finansal problemleri çözmede uygulanmaktadır. Çeşitli yapay sinir ağları modelleri arasında, çok-katmanlı pörseptron modelleri finansal tahmin çalışmaları için yaygın ve etkili bir şekilde kullanılmaktadır. Bu çalışma, çok-katmanlı pörseptron modellerinin İMKB-100 endeksinin günlük ve seanslık getirilerinin tahmin edilmesindeki etkinliğini incelemektedir. Çalışmanın bulgularından yola çıkılarak, çok-katmanlı pörseptron modellerinin İMKB-100 endeks getirisini tahmin etmede umut vaat eden bir performans gösterdiği sonucuna varılabilir. Fakat, yapay sinir ağları modellerinin tahmin güçleri farklı değişkenler ve farklı model yapıları kullanılarak daha da arttırılabilir.en_US
dc.language.isoengen_US
dc.publisherDoğuş Üniversitesien_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectArtificial Neural Network Modelsen_US
dc.subjectStock Market Forecastingen_US
dc.subjectYapay Sinir Ağları Modellerien_US
dc.subjectHisse Senedi Piyasası Tahminlerien_US
dc.titleForecasting daily and sessional returns of the ISE - 100 index with neural network modelsen_US
dc.title.alternativeYapay sinir ağları modelleri ile İMKB - 100 endeksinin günlük ve seanslık getirilerinin tahmin edilmesien_US
dc.typearticleen_US
dc.relation.journalDoğuş Üniversitesi Dergisien_US
dc.identifier.volume8en_US
dc.identifier.issue2en_US
dc.identifier.startpage128en_US
dc.identifier.endpage142en_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Uluslararası Hakemli Dergi - Başka Kurum Yazarıen_US


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record