Yapay Sinir Ağı Modeli ile BİST'e Kote 10 Bankanın Covid-19 Dönemindeki Finansal Verilerinin Tahminlenme Başarısı Üzerine Bir Araştırma

Abstract

Yapay sinir ağı modeli, yapay zekâ ve makine öğrenmesi modellerinin temelini oluşturmaktadır. Yapay sinir ağı modelinden yola çıkılarak evrişimli sinir ağları, destek vektör makine ve genetik algoritmalar gibi pek çok farklı model türetilmiştir. Bu çalışma yapay zekâ teknolojilerinin temelini oluşturan, yapay sinir ağı modelinin Covid-19 döneminde, bankaların finansal verilerine dayanarak modelin tahmin gücünü test etmek amacıyla yapılmıştır. Çalışmada Borsa İstanbul (BİST)’e kote olan 10 adet bankanın 2005-2021 yılları arasındaki finansal verileri kullanılmıştır. Çalışmanın birinci bölümünde yapay sinir ağı modelinin tanımı ve genel gösterimi verilmiştir. İkinci bölümde ekonomi literatüründe daha önce çeşitli yapay zekâ yöntemleri ile yapılmış çalışmalara yer verilmiştir. Çalışmanın üçüncü bölümünde ise yapay sinir ağı modeli ile elde edilen analiz sonuçları özetlenmiştir. Verilerin analizi noktasında toplamda 17 yıllık veriden oluşan veri setinden Covid-19 dönemine ait olan 2020-2021 dönemine ait 2 yıllık veri test verisi olarak kullanılmıştır. Geriye kalan 15 yıllık verinin içerisinden 13 yıllık kısmı modelin eğitimi için geriye kalan rastgele seçilmiş 2 yıllık kısmı ise modelin Covid-19 dönemi dışındaki başarısını ölçmek üzere test verisi olarak kullanılmıştır.