LR, C5.0, CART, DVM Yöntemlerini Kullanarak Hisse Senedi Getiri Sınıflandırma Tahmini Yapılması ve Kullanılan Yöntemlerin Karşılaştırılması: Türkiye’de BIST’de Bir Uygulama

Authors : Emre YAKUT, Eray GEMİCİ

Pages : 461-479

View : 14 | Download : 9

Publication Date : 2017-11-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Hisse senedi getiri sınıflandırma tahmini her zaman için yatırımcıların ve analizcilerin ilgisini çeken bir araştırma alanı olmuştur. Bu çalışmada BİST 100 endeksinde işlem gören kimya, kauçuk ve plastik ürünleri imalatı sanayinde yer alan, faaliyetleri 20092014 yılları arasında süreklilik gösteren 18 şirketin hisse senedi getirilerinde etkili olan faktörler belirlenerek, hisse senedi getirileri tahmin edilmeye çalışılmıştır. Söz konusu verilerin veri madenciliği yöntemlerinden olan LR analiz, C5.0 algoritması, CART algoritması ve DVM yöntemleri kullanılarak analiz işlemleri gerçekleştirilmiş, hisse senedi getiri sınıflandırma tahmininde anlamlı ve faydalı bilgileri ortaya çıkarmak için karar ağacına ait kurallar elde edilmiştir. Yapılan analizler sonucunda LR analizi %75, C5.0 algoritması %88, CART algoritması %89,8 ve DVM analizi %75,9’luk doğru sınıflandırma başarısı gerçekleştirmiştir. Pozitif ve negatif hisse senedi getiri sınıflandırma tahminine etki eden en önemli değişkenlerin “piyasa/defter değeri değişkeni”, “TÜFE değişkeni” ve “brüt kar marjı değişkeni” olduğu saptanmıştır. Yatırımcılar ve analizciler için önerdiğimiz modelin değişkenleri ile birlikte hisse senedi getiri tahmininde kullanılmasının uygun olabileceği gözlenmiştir
Keywords : Hisse Senedi Getiri Sınıflandırma Tahmini, LR Analizi, C5 0, CART Algoritması, DVM