{"title":"小波变换人工神经网络预测财务压力指数","authors":"Salim Sercan Sari","doi":"10.23834/isrjournal.1159770","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Finansal risk ve belirsizlikler nedeniyle karşılaşılan problemler dikkate alındığında, finansal stres endeksinin belirlenmesi büyük önem taşımaktadır. Çalışma ile makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak finansal stres endeksi seviyesinin tahmin edilmesi amaçlanmaktadır. Bu amaçla finansal stres endeksinin haftalık zaman serileri, bağımsız ve hibrit modeller kullanılarak incelenmiştir. Yapay sinir ağları, bağımsız makine öğrenme modelleri olarak kullanılırken, hibrit modeller oluşturmak için bir ön işleme tekniği olarak dalgacık dönüşümü kullanılmıştır. Ayrıca, finansal stres endeksi tahminlerinde, model doğruluklarını artırmak için otokorelasyon fonksiyonlarını kullanarak gecikme uzunlukları elde edilmiştir. Çalışmanın bulguları, çeşitli performans göstergeleri açısından değerlendirilmiştir. Finansal stres endeksinin tahmin edilmesinde dalgacık dönüşümlü yapay sinir ağları modelinin, yalın yapay sinir ağları modelinden daha iyi performans sergilediği tespit edilmiştir. Çalışma sonuçlarının finansal stres endeksini takip eden araştırmacı ve uygulayıcılar için fayda sağlayacağı düşünülmektedir. ","PeriodicalId":274866,"journal":{"name":"The Journal of International Scientific Researches","volume":"119 3 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-10-07","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Predicting Financial Stress Index Using Wavelet Transform Artificial Neural Networks\",\"authors\":\"Salim Sercan Sari\",\"doi\":\"10.23834/isrjournal.1159770\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Finansal risk ve belirsizlikler nedeniyle karşılaşılan problemler dikkate alındığında, finansal stres endeksinin belirlenmesi büyük önem taşımaktadır. Çalışma ile makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak finansal stres endeksi seviyesinin tahmin edilmesi amaçlanmaktadır. Bu amaçla finansal stres endeksinin haftalık zaman serileri, bağımsız ve hibrit modeller kullanılarak incelenmiştir. Yapay sinir ağları, bağımsız makine öğrenme modelleri olarak kullanılırken, hibrit modeller oluşturmak için bir ön işleme tekniği olarak dalgacık dönüşümü kullanılmıştır. Ayrıca, finansal stres endeksi tahminlerinde, model doğruluklarını artırmak için otokorelasyon fonksiyonlarını kullanarak gecikme uzunlukları elde edilmiştir. Çalışmanın bulguları, çeşitli performans göstergeleri açısından değerlendirilmiştir. Finansal stres endeksinin tahmin edilmesinde dalgacık dönüşümlü yapay sinir ağları modelinin, yalın yapay sinir ağları modelinden daha iyi performans sergilediği tespit edilmiştir. Çalışma sonuçlarının finansal stres endeksini takip eden araştırmacı ve uygulayıcılar için fayda sağlayacağı düşünülmektedir. \",\"PeriodicalId\":274866,\"journal\":{\"name\":\"The Journal of International Scientific Researches\",\"volume\":\"119 3 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2022-10-07\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"The Journal of International Scientific Researches\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.23834/isrjournal.1159770\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"The Journal of International Scientific Researches","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.23834/isrjournal.1159770","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
Predicting Financial Stress Index Using Wavelet Transform Artificial Neural Networks
Finansal risk ve belirsizlikler nedeniyle karşılaşılan problemler dikkate alındığında, finansal stres endeksinin belirlenmesi büyük önem taşımaktadır. Çalışma ile makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak finansal stres endeksi seviyesinin tahmin edilmesi amaçlanmaktadır. Bu amaçla finansal stres endeksinin haftalık zaman serileri, bağımsız ve hibrit modeller kullanılarak incelenmiştir. Yapay sinir ağları, bağımsız makine öğrenme modelleri olarak kullanılırken, hibrit modeller oluşturmak için bir ön işleme tekniği olarak dalgacık dönüşümü kullanılmıştır. Ayrıca, finansal stres endeksi tahminlerinde, model doğruluklarını artırmak için otokorelasyon fonksiyonlarını kullanarak gecikme uzunlukları elde edilmiştir. Çalışmanın bulguları, çeşitli performans göstergeleri açısından değerlendirilmiştir. Finansal stres endeksinin tahmin edilmesinde dalgacık dönüşümlü yapay sinir ağları modelinin, yalın yapay sinir ağları modelinden daha iyi performans sergilediği tespit edilmiştir. Çalışma sonuçlarının finansal stres endeksini takip eden araştırmacı ve uygulayıcılar için fayda sağlayacağı düşünülmektedir.