FİNANSAL PİYASALARDA PAY SENEDİ MANİPÜLASYONU’NUN VERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMLERİ İLE TAHMİNİ: BORSA İSTANBUL ÖRNEĞİ

Barış AKSOY

Makale detayları

FİNANSAL PİYASALARDA PAY SENEDİ MANİPÜLASYONU’NUN VERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMLERİ İLE TAHMİNİ: BORSA İSTANBUL ÖRNEĞİ

Yazarlar:

Barış AKSOY

Yayıncı:

Kenan ÇELİK

Ana Başlıklar:

Sosyoloji & antropoloji

Dergi:

International Journal of Economics and Administrative Studies 2020 Issue 28, pp.1-24

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

6/2020

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000640743

Sıklık:

Üç Aylık

eISSN:

1307-9859

pISSN:

1307-9832

Özet:

 


In this study, 102 businesses, 51 manipulated and 51 non-manipulated, operating in the Borsa Istanbul Manufacturing Industry have been predicted 3-9 months before whether their stock price will be manipulated. Artificial Neural Networks (ANN), Classification and Regression Tree (CART), C5.0 decision tree algorithm and Logistic Regression (LR) methods were used for classification by obtaining financial statements and qualitative data of related businesses. Overall classification accuracy was found as ANN (86.67%), CART (80.00%), C5.0 (76.67%) and LR (70.00%), respectively. The C5.0 algorithm predicted 14 of the 15 manipulated stocks and achieved 93.33% classification accuracy. ANN predicted 14 of the 15 non-manipulated stocks and achieved 93.33% classification accuracy. In this study, since all methods have over 70% predicton performance, related models can also be included in stock manipulation prediction analyzes.

.

 


Bu
çalışmada Borsa İstanbul İmalat Sanayi sektöründe faaliyet gösteren 51 manipüle
edilmiş ve 51 manipüle edilmemiş toplam 102 işletmeye ait pay senedinin 3-9 ay
öncesinden piyasa manipülasyonuna maruz kalıp kalmama durumu tahmin edilmiştir.
İlgili şirketlerin mali tablo ve nitel verileri elde edilerek sınıflandırma
için Yapay Sinir Ağları (ANN) ile Sınıflandırma ve Regresyon Ağacı  (CART) yöntemleri kullanılmıştır. Tüm veri
seti ile doğrulama yöntemi olarak sadece 10 katlı çapraz doğrulama yöntemi
kullanıldığında CART karar ağacı genel tahmin doğruluğu %100, ANN ise % 94,12 olarak
elde edilmiştir. Veri seti %70 eğitim ve %30 test verisi olarak ikiye
ayrıldıktan sonra 10 katlı çapraz doğrulama yapıldığında Yapay Sinir Ağlarının genel
tahmin doğruluğu %86,67 iken CART’ın tahmin doğruluğu %80,00 olarak
bulunmuştur. Veri seti %70 eğitim ve %30 test seti olarak ikiye ayrılarak 10
katlı çapraz doğrulama yöntemi kullanıldığında ANN modeli CART karar ağacı
modeline göre daha yüksek tahmin performansı göstermiştir.


.

Makale detayları

FİNANSAL PİYASALARDA PAY SENEDİ MANİPÜLASYONU’NUN VERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMLERİ İLE TAHMİNİ: BORSA İSTANBUL ÖRNEĞİ

Yazarlar: Barış AKSOY

Yayıncı: Kenan ÇELİK

Ana Başlıklar: Sosyoloji & antropoloji

Dergi: International Journal of Economics and Administrative Studies 2020 Issue 28, pp.1-24

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 6/2020

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000640743

Sıklık: Üç Aylık

eISSN: 1307-9859

pISSN: 1307-9832

Sayı

Yazarlar:

Barış AKSOY

Yayıncı:

Kenan ÇELİK

Ana Başlıklar:

Sosyoloji & antropoloji

Dergi:

International Journal of Economics and Administrative Studies 2020 Issue 28, pp.1-24

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

6/2020

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000640743

Sıklık:

Üç Aylık

eISSN:

1307-9859

pISSN:

1307-9832