Küresel finansal kriz dönemlerinde para ve sermaye piyasası araçları fiyatlarının makine öğrenmesi ile tahmin edilmesi

Abstract

Küresel finansal kriz dönemlerinde para ve sermaye piyasası araçlarına yönelik yatırımlarda en birincil amaç olan riski minimize ederek getiriyi maksimize etme stratejisi daha da zorlaşmaktadır. Bu bakımdan yatırımcıların optimal portföy çeşitlendirmesi yapabilmesi adına normal piyasa koşullarının aksine belirsizliğin arttığı küresel finansal kriz dönemlerinde para ve sermaye piyasası araçları fiyatlarının tahmin edilebilmesi yatırımcıların en birincil amacını koruyabilmesi açısından ayrı bir önem arz etmektedir. Dolayısıyla araştırmada bu tür dönemlerde para ve sermaye piyasası araçları fiyatlarını tahmin etmede daha az etkili olan geleneksel finansal modeller ve analizlerden ziyade günümüzün ve geleceğin teknolojisi olan makine öğrenmesi algoritmalarından doğrusal regresyon modeli kullanılarak para ve sermaye piyasası araçlarının 7, 14 ve 28 günlük fiyatlarının tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Araştırmanın sonuçlarına göre küresel finansal kriz dönemlerinde para ve sermaye piyasası araçları fiyatlarının tahmin edilmesi amacıyla kullanılan makine öğrenmesi algoritmalarından doğrusal regresyon modelinin 7 günlük fiyat tahminlerinde 14 ve 28 günlük fiyat tahminlerine göre daha yüksek güven aralığında başarılı tahminlere ulaşıldığı görülmüştür.

During periods of global financial crisis, the strategy of maximizing return by minimizing risk, which is the primary goal of investments in money and capital market instruments, becomes even more difficult. In this regard, predicting the prices of money and capital market instruments in periods of global financial crisis, when uncertainty increases contrary to normal market conditions, is of particular importance in order for investors to achieve optimal portfolio diversification, in order to protect the primary goal of investors. Therefore, the research aims to predict the 7, 14 and 28-day prices of money and capital market instruments by using a linear regression model from machine learning algorithms, which is the technology of today and the future, rather than traditional financial models and analyzes that are less effective in predicting the prices of money and capital market instruments in such periods. According to the results of the research, it was observed that the linear regression model, one of the machine learning algorithms used to predict the prices of money and capital market instruments during the global financial crisis, achieved successful predictions with a higher confidence interval in the 7-day price predictions compared to the 14 and 28-day price predictions.