Vadeli işlem ve Opsiyon Borsası’nda TLDolar vadeli işlem sözleşmelerinin gün sonu uzlaşma fiyatının yapay sinir ağları ile tahmini

Abstract

VADELİ İŞLEM ve OPSİYON BORSASI'NDA TLDOLAR VADELİ İŞLEM SÖZLEŞMELERİNİN GÜN SONU UZLAŞMA FİYATININ YAPAY SİNİR AĞLARI İLE TAHMİNİ Yapay sinir ağı yöntemi, uygulandığı problemlerde sağladığı başarılı sonuçlar nedeniyle, geleneksel tahmin yöntemlerine alternatif bir yöntem olarak tercih edilmeye başlanmıştır. Finansal alanda da oldukça yaygın kullanılan yapay sinir ağları, özellikle tahmin amacıyla geniş bir kullanım alanı bulmuştur. Bu çalışmanın amacı; geliştirilen bir yapay sinir ağı modeli ile Vadeli İşlem ve Opsiyon Borsası'nda işlem gören en yakın vadeye sahip TLDolar vadeli işlem sözleşmelerinin gün sonu uzlaşma fiyatını tahmin etmeye çalışmaktır. Bu amaç doğrultusunda ileri beslemeli, çok katmanlı bir geri yayılım ağı modeli geliştirilmiştir. Model için uygun parametre bulma süreci çok sayıda deneme-yanılma ile gerçekleştirilmiştir. Geliştirilen yapay sinir ağı modeli ile 14 Aralık 2009 ile 11 Ocak 2010 tarihleri arasında Vadeli İşlem ve Opsiyon Borsası'nda işlem görülen günler için öngörüde bulunulmuştur. Yapay sinir ağı modelinin öngörü başarısının karşılaştırılması amacıyla, Box-Jenkins yöntemiyle tahmin edilen ARIMA(5,13,14-1-5,13,14) modeli ile elde edilen öngörü sonuçları karşılaştırılmıştır. Her iki model ile elde edilen öngörü sonuçları dikkate alındığında, yapay sinir ağı modelinin daha başarılı sonuçlar verdiği görülmüştür. Yapay Sinir Ağları, Box-Jenkins Yöntemi, TLDolar Vadeli İşlem Sözleşmesi, Gün Sonu Uzlaşma Fiyatı

PREDICTING TRYUSDOLLAR FUTURES CONTRACTS DAILY SETTLEMENT PRICE IN TURKISH DERIVATIVES EXCHANGE WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS The method of artificial neural networks has started to be used as an alternative method to the traditional prediction methods due to its success in the problems it is applied. Artificial neural networks which are also used in the financial area are specifically used for prediction in many different areas. The aim of this study is to predict Daily Settlement Price of TRYUSDollar futures contracts having the most recent term in the Turkish Derivatives Exchange with a neural network model. In accordance With this purpose, a feed forward multilayer back propagation model is developed. . The process of determining the proper parameter is actualized with many Trial-and-error. With this developed artificial neural network, predictions have been made for the traded days days in Turkish Derivative Exchange between the dates of 14th December 2009 and 11th January 2010 . In order to evaluate its success the results are compared to the ARIMA(5,13,14-1-5,13,14) model predicted with Box-Jenkins method. Considering the both results it is concluded that the results of artificial neural network has resulted better. Artificial Neural Networks, Box-Jenkins Method, TRYUSDollar Future Contract, Daily Settlement Price