Duygu analizi ve derin öğrenme kullanılarak borsaya kote ulaştırma şirketlerine ait endekslerin tahmin edilmesi
Year: 2021
Type: dissertation
Abstract: Teknoloji kullanımının ve globalleşmenin etkisiyle birlikte hisse senetleri fiyatlaması dünyada önemli bir rol almaya başlamıştır. Bu çalışmada, havacılık sektöründe faaliyet gösteren Türk Hava Yollari AO (THYAO) ve Pegasus Hava Taşımacılığı A.Ş. (PGSUS) hisse senetlerine ait 10 yıllık finansal verilere ek olarak şirketlere ait haberler duygu analizi yöntemleri ile analiz edilerek hisse senedi fiyat tahminleme başarısının artırılması amaçlanmıştır. Çalışmanın ilk adımında sadece finansal veriler kullanılarak Uzun Kısa Süreli Hafıza (LSTM) ve Evrişimsel Sinir Ağları (CNN) algoritmaları ile model kurulmuştur. İkinci adımında ise şirketlere ait Kamuoyu Aydınlatma Platformu (KAP)’ndan alınmış özel durum verileri VADER yöntemi kullanılarak analiz edilmiştir. Duygu analizi sonuçları finans verilerine eklenerek Deep Learning (DL) algoritmaları ile hisse senedi kapanış fiyatları tahmin edilmiştir. Oluşturulan tüm modellerin performansı Kök Ortalama Kare Hatası (RMSE) değerleri hesaplanarak değerlendirilmiştir. Yapılan deneyler sonucunda, oluşturulan hibrit modellerden duygu analizi sonuçları ile birlikte eğitilen CNN tabanlı modellerin düşük hata değeriyle daha doğru sonuçlar verdiği görülmüştür.
Author: Çifcibaşı, Tuba
Language: Turkish
Field: Decision Sciences
Domain: Social Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7018541209