Browsing by Author "Salur, Mehmet Nuri"

Now showing 1 - 3 of 3

Derin Öğrenme Tabanlı Fiyat Tahmini ve Algoritmik Ticaret: Bist100 Endeksinde Bir Uygulama
(2024) Akusta, Ahmet; Salur, Mehmet Nuri
Bu araştırma, BİST100 endeksinde yer alan hisse senetlerinin alım satımı için derin öğrenme tabanlı metodolojilerin kullanılmasını ele almaktadır. Özellikle, son dönemdeki piyasa dalgalanmaları üzerine yoğunlaşılmıştır. Tahmine Dayalı İşlem Algoritması (TDİA) adı verilen, derin öğrenme esaslı bir işlem algoritması geliştirilmiş ve bu algoritmanın BİST100'de temsil edilen çeşitli sektörlerdeki hisse senedi hareketlerini tahmin etme ve işlem gerçekleştirme başarısı değerlendirilmiştir. Çalışma, Ağustos 2022'den Aralık 2023'e kadar olan ve toplam 270 işlem gününü kapsayan veriler üzerine kuruludur. Algoritmik ticaret, ticaretin yürütülmesinde sağladığı verimlilik, hız ve hassasiyet sayesinde modern finans dünyasında önemli bir yere sahiptir. Özellikle BİST100 gibi dinamik piyasalarda, algoritmik alım satımın önemi, geleneksel stratejilerin hızlı değişimlere ve karmaşıklıklara uyum sağlama konusundaki zorlukları nedeniyle daha da belirginleşmektedir. Bu çalışmada benimsenen metodoloji, geçmiş fiyat, hacim, hisse senedi endeksi ve döviz kuru verilerini kullanarak gelecekteki hisse senedi hareketlerini tahmin etmeye yönelik derin öğrenme modelinin geliştirilmesini ve uygulanmasını kapsamaktadır. Bu model, alım veya satım emirlerini gerçekleştirmek üzere tanımlanmış kurallar seti üzerinde çalışan bir Tahmine Dayalı İşlem Algoritması'nın temelini oluşturmaktadır. Araştırmanın temel bulguları, TDİA'nın seçilen hisse senetlerinde ortalama %15,87 kar ile kayda değer bir başarı elde ettiğini göstermektedir. Bu sonuçlar, algoritmik ticaretin potansiyelini ve derin öğrenme metodolojilerinin finansal piyasalarda kullanımının etkinliğini vurgulamaktadır.
The Effect of Cryptocurrency Ecosystem and Global Indicators on Bitcoin Price
(Sosyoekonomi Soc, 2025) Salur, Mehmet Nuri; Akusta, Ahmet
Bu araştırma, Bitcoin’in fiyatını etkileyen faktörleri belirleyerek Bitcoin'in fiyatını tahmin etmeyi amaçlamaktadır. Çalışma, kripto para ekosistemiyle ilgili veriler ve önemli küresel endekslerle ilgili veriler olmak üzere toplamda 396 değişkeni bir araya getirmektedir. Analiz, Ekim 2022’den Aralık 2022’ye kadar olan 90 günlük bir veri setini kullanmaktadır. Veri seti, %85’i eğitim ve %15’i test için ayrılmıştır. 18 makine öğrenme yöntemi arasından en yüksek doğruluğa sahip olan model seçilmiştir. Bulgular, modelin, 0.909 R2 skoruyla iyi bir performans sergilediğini göstermektedir.
Firmalarda Sahiplik Yapısı İle Kâr Dağıtım Politikası Arasındaki İlişkinin İncelenmesi: Borsa İstanbul’da Bir Uygulama
(2020) Akusta, Ahmet; Salur, Mehmet Nuri
Kâr dağıtım politikası son yıllarda sık araştırılan bir finans konusudur. Kâr dağıtımı kurumsal yönetim ve finansal yönetim açısından oldukça önemlidir. Şirketler için de önemli bir finans kaynağı olabilen dağıtılmamış kârlar, şirketin sahiplik yapısından etkilenmektedir. Sahiplik yapısı ile kâr dağıtım politikası arasındaki ilişkiyi tespit etmek amacıyla BİST 50 Endeksinde kayıtlı şirketlerin 2015-2016-2017 yılları sahiplik yapıları ve finansal verileri incelenmiştir. Gerçekleştirilen panel veri analizi sonuçları ayrıntılı şekilde raporlanmıştır. Elde edilen bulgular BİST 50 endeksinde kayıtlı 2015-2016-2017 yıllarında kâr dağıtımı yapmış şirketlerde sahip yoğunluğu ile kâr dağıtımı arasında negatif yönlü ilişki tespit edilmiştir. ANAHTAR KELİMELER Kâr Dağıtım Politikası, Sahiplik Yapısı, Sahiplik Yoğunluğu, Halka Açıklık Oranı, En Büyük Ortak