Crisis periods present quite a significant moment for financial markets. Considering not losing and changing the crisis periods into opportunities, forecasts of share prices during these periods have an importance for the investors. In this study, daily closing prices of Borsa Istanbul National 100 index during the three big crisis periods, as 1994, 2001, and 2008, have been tried to be forecasted, by using artificial neural networks. As a result of this study, it is determined that in the forecasts of Borsa Istanbul, artificial neural networks show high performance. This result was proved by both comparing the values that occurred and forecasted on the graphics, and Mean Absolute Percentage Error (MAPE) calculations.
___
Akcan, A. and Kartal, C. (2011), "İMKB Sigorta Endeksini Oluşturan Şirketlerin Hisse Senedi Fiyatlarının Yapay Sinir Ağları İle Tahmini", Muhasebe ve Finansman Dergisi,
Akel, V. and Bayramoğlu, M. F., (2008), "Kriz Dönemlerinde Yapay Sinir Ağları İle Finansal Öngörüde Bulunma: İMKB 100 Endeksi Örneği", International Symposium on International Capital Flows and Emerging Markets, Balıkesir, Bandırma, 107-117
Aktaş, R., Doğanay, M., Yıldız B., (2003), "Finansal Başarısızlığın Öngörülmesi: İstatistiksel Yöntemler ve Yapay Sinir Ağı Karşılaştırması", Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, Cilt 58, Sayı: 4, 1-24
Altay, E. and Satman, M.H. (2005), "Stock market forecasting: Artificial Neural Networks and Linear Regression Comparison in an Emerging Market", Journal of Financial Management and Analysis, 18(2), 18-33.
Altunöz, U. (2013) "Bankaların Finansal Başarısızlıklarının Diskriminant Analizi ve Yapay Sinir Ağları Çerçevesinde Tahmini", Sakarya Üniversitesi İktisat Dergisi, 2(4), 1-21
Avcı, E. (2007), "Forecasting Daily and Sessional Returns of the ISE-100 Index with Neural Network Models", Journal of Dogus University, 8(2), 128-142.
Aygören, H., Sarıtaş, H., Moralı, T. (2012), "İMKB 100 Endeksinin Yapay Sinir Ağları ve Newton Nümerik Arama Modelleri ile Tahmini", Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, 4, 1, 73-88
Benli, Y.K. (2005), "Bankalarda Mali Başarısızlığın Öngörülmesi Lojistik Regresyon ve Yapay Sinir Ağı Karşılaştırması", Gazi Üniversitesi Endüstriyel Sanatlar Eğitim Fakültesi Dergisi, 16, 31-46
Benli, Y.K. and Yıldız, A. (2012), "Altın Fiyatının Yapay Sinir Ağları ve Zaman Serisi Yöntemleri ile Öngörüsü", 16. Finans Sempozyumu, 10-13 Ekim, Erzurum
Birgili, E. Akal, M., Esen, S. (2013), "Bulanık Mantık Yaklaşımıyla Finansal Yönetim Uygulamaları: Bir Literatür Taraması", Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, Cilt 9, Sayı 19
Çuhadar M. and Kayacan C. (2005) "Yapay Sinir Ağları Kullanılarak Konaklama İşletmelerinde Doluluk Oranı Tahmini: Türkiye'deki Konaklama İşletmeleri Üzerine Bir Deneme", Anatolia Turizm Araştırmaları Dergisi, Cilt: 16, Sayı: 1, 24-30
Diler, A.İ. (2003). "İMKB Ulusal-100 Endeksinin Yönünün Yapay Sinir Ağları Hata Geriye Yayma Yöntemi ile Tahmin Edilmesi", İMKB Dergisi, Sayı 25-26, 65-81
Efe, Ö. and Kaynak, O. (2000), "Yapay Sinir Ağları ve Uygulamaları, İstanbul: Boğaziçi Üniversitesi Yayını No: 696.
Egeli, B., Özturan, M., and Badur, B. (2003), "Stock market Prediction Using Artificial Neural Networks", Proceedings of the 3rd Hawaii International Conference on Business, Hawai, USA
Elmas, Ç. (2003), Yapay Sinir Ağları, Seçkin Yayıncılık
Erkaymaz, H. and Yaşar, Ö. (2011), "Yapay Sinir Ağı ile Hava Sıcaklığı Tahmini", 5th International Computer & Instructional Technologies Symposium, 22-24 September, Fırat University, Turkey
Göçer, İ. (2012), "2008 Küresel Ekonomik Krizin Nedenleri ve Seçilmiş Ülke Ekonomilerine Etkileri: Ekonometrik Bir Analiz", Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 17, 18-37
Güresen, E., Kayakutlu, G., Daim, T.U., (2011), "Using Artificial Neural Network Models in Stock Market Index Prediction", Expert Systems with Applications 38, 10389-10397
Hadavandi, E., Shavandi, E., Ghanbari, A. (2010), "Integration of Genetic Fuzzy Systems and Artificial Neural Networks for Stock Price Forecasting", Knowledge-Based Systems 23, 800-808
Jang, G. and Lai, F. (1994), "Intelligent Trading of an Emerging Market", Trading on the Edge, Deboeck, pp. 80-101
Karaatlı, M., Güngör, İ., Demir, Y., Kalaycı, Ş. (2005). "Hisse Senedi Fiyat Hareketlerinin Yapay Sinir Ağları Yöntemi ile Tahmin Edilmesi", Balıkesir Üniversitesi İİBF Dergisi, 2(1), 22-48
Kaynar, O. and Taştan, S. (2009), "Zaman Serisi Analizinde MLP Yapay Sinir Ağları ve Arima Modelinin Karşılaştırılması", Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Sayı: 33, Temmuz-Aralık 162, 161-172
Khashei, M. and Bijari, M. (2010), "an Artificial Neural Network Model for Time Series Forecasting", Expert Systems with Applications, 37(1), 479-489
Kutlu, B. and Badur, B. (2009), "Yapay Sinir Ağları ile Borsa Endeksi Tahmini", Yönetim. Yıl: 20 Sayı: 63
Lewis, C.D. (1982), Industrial and Business Forecasting Methods, Londra: Butterworths Publishing
Olson, D. and Mossman, C. (2002), "Neural Network Forecasts of Canadian Stock Returns Using Accounting Ratios", International Journal of Forecasting, 1, 1-13
Ulusoy, T. (2010), "İMKB Endeks Öngörüsü İçin İleri Beslemeli Ağ Mimarisine Sahip Yapay Sinir Ağı Modellemesi", International Journal of Economic and Administrative Studies, 3, 5, 21-40
Vahedi, A. (2012), "The Predicting Stock Price using Artificial Neural Network", Journal of Basic and Applied Scientific Research, 2(3)2325-2328
Witt, S.F. and Witt, C.A. (2000), Modeling and Forecasting Demand in Tourism, Londra: Academic Press
Yıldız, B. (2009), Finansal Analizde Yapay Zeka, Detay Yayıncılık
Yao, J., Yili, L., and Tan, C.L. (2000), "Option Price Forecasting Using Neural Networks", Omega, 28, 445-466
Yoda. M, (1994), Predicting the Tokyo Stock Market, Trading on The Edge, Deboeck, 66-79
Yurtoğlu H. (2005), Yapay Sinir Ağları Metodolojisi ile Öngörü Modellemesi: Bazı Makroekonomik Değişkenler İçin Türkiye Örneği; DPT Uzmanlık Tezleri; Yayın No: 2683, Ankara