Yapay Sinir Ağları ve Destek Vektör Regresyonu_{Döviz Kuru Uygulaması}

İÇİNDEKİLER

GİRİŞ . 1

BİRİNCİ BÖLÜM

KLASİK ZAMAN SERİSİ YÖNTEMLERİ

1.1. Durağan Zaman Serileri 6

1.1.1. Otoregresif Süreç (AR) 7

1.1.2. Hareketli Ortalama Süreci (MA) . 9

1.1.3. Otoregresif Hareketli Ortalama Süreci (ARMA) 11

1.2. Durağan Olmayan Zaman Serileri 13

1.2.1. Rassal Yürüyüş Süreci . 16

1.2.2. Otoregresif Entegre Hareketli Ortalama Süreci (ARIMA) . 18

1.2.3. Model Seçiminde Box-Jenkins Yaklaşımı 18

1.2.4. Box-Jenkins Yönteminin Avantajları ve Dezavantajları . 21

İKİNCİ BÖLÜM

YAPAY ZEKÂ YÖNTEMLERİ

2.1. Yapay Sinir Ağları (YSA) 23

2.1.1. Yapay Sinir Ağlarının Gelişimi . 25

2.1.2. Yapay Sinir Ağlarının Yapısı ve Genel Özellikleri . 27

2.1.3. Yapay Sinir Ağlarının Avantajları ve Dezavantajları 34

2.1.4. Yapay Sinir Ağlarının Ekonomi ve Finansta Kullanımı . 38

2.1.5. Yapay Sinir Ağlarının Yapılarına Göre Sınıflandırılması 39

2.1.5.1. İleri Beslemeli Yapay Sinir Ağları . 39

2.1.5.2. Geri Beslemeli Yapay Sinir Ağları 50

2.1.6. Yapay Sinir Ağlarının Mimarilerine Göre Sınıflandırılması 51

2.1.6.1. Tek Katmanlı Yapay Sinir Ağları 51

2.1.6.2. Çok Katmanlı Yapay Sinir Ağları 54

2.1.7. Yapay Sinir Ağlarında Öğrenme . 56

2.1.7.1. Gözetimli (Supervised) Öğrenme . 56

2.1.7.2. Gözetimsiz (Unsupervised) Öğrenme 57

2.2. Destek Vektör Makineleri (DVM) . 58

2.2.1. İstatistiksel Öğrenme Teorisi (Vapnik-Chervonenkis-VC Teorisi) 59

2.2.1.1. Ampirik Risk Minimizasyonu (ARM) İlkesi . 60

2.2.1.2. Yapısal Risk Minimizasyonu (YRM) İlkesi . 63

2.2.2. DVM’nin Gelişimi . 64

2.2.3. DVM’nin Yapısı ve Genel Özellikleri 65

2.2.4. DVM’nin Avantajları ve Dezavantajları . 66

2.2.5. DVM’nin Finans ve Ekonomideki Uygulama Alanları . 68

2.2.6. DVM Sınıflandırıcısı . 69

2.2.6.1. Doğrusal Sınıflandırıcı DVM . 73

2.2.6.2. Doğrusal Olmayan Sınıflandırıcı DVM . 78

2.2.7. Kernel (Çekirdek) Fonksiyonları . 81

2.2.7.1. Doğrusal Fonksiyon . 81

2.2.7.2. Polinomiyal Fonksiyon . 81

2.2.7.3. Sigmoid Fonksiyon . 82

2.2.7.4. Radyal Tabanlı Fonksiyon 82

2.2.8. Destek Vektör Regresyonu (DVR) 82

2.2.8.1. Doğrusal DVR 85

2.2.8.2. Doğrusal Olmayan DVR 89

ÜÇÜNCÜ BÖLÜM

DÖVİZ KURUNUN ARIMA, YAPAY SİNİR AĞLARI VE DESTEK VEKTÖR MAKİNESİ YÖNTEMLERİYLE TAHMİNİ

3.1. Döviz Kuru Kavramı ve Kapsamı 93

3.1.1. Döviz Kuru Tanımları . 93

3.1.2. Döviz Piyasası . 95

3.1.3. Döviz Kuru Sistemleri . 95

3.1.4. Döviz Kuru Modelleri . 98

3.2. Veri . 102

3.3. Bulgular 102

3.3.1. ARIMA Modeli Tahmin Sonuçları 102

3.3.2. Yapay Sinir Ağı Modeli Tahmin Sonuçları . 107

3.3.3. Destek Vektör Regresyon Modeli Tahmin Sonuçları 112

3.4. Tahmin Performanslarının Karşılaştırılması 115

KAYNAKÇA 119