Kategoriler
Eser Adı Yazar Yayınevi Açıklama İçindekiler Barkod
Arama  
Ana Sayfa Sipariş Takip Üyelik Yardım İletişim
 
 
Bülten
   
Finans Alanında Yapay Zeka ve Ekonometrik Uygulamalar
Ekonometrik ve Hibrit Model Tahminleri
Nisan 2018 / 1. Baskı / 159 Syf.
Fiyatı: 29.50 TL
Stokta var (24 saatte kargoya verilir).
 
Sepete Ekle
   

Geleceğin teknolojisi olarak gösterilen yapay zekanın giderek daha fazla gündemimizi meşgul ettiği şu günlerde yapay sinir ağları ile finansı buluşturan bu kitap, okuyucuların yapay zeka teknolojilerini daha iyi özümsemesini sağlamayı hedeflemektedir.

Ekonometrik yöntemlerin ve yapay zeka teknolojilerinin sıklıkla kullanıldığı finansal uygulamaları temel alarak hazırlanan bu kaynak kitabın ilk yarısında teorik bilgiler sunulmuştur. İkinci yarısında ise tahmin ve sınıflandırmada kullanılan geleneksel analiz tekniklerinin yerine son zamanlarda çeşitli yapay zeka teknolojilerinin birleşimi olan hibrit yani melez yöntemleri temel alarak geliştirilen bir finansal uygulamaya yer verilmiştir. Bu uygulama ile çeşitli yapay zeka teknolojileri ile ekonometrik yöntemlerin güçlü yönlerini tek bir modelde barındırma yeteneğine sahip olan hibrit, yani melez modeller finansal verilere uygulanmış ve bu modellerin tahmin yetenekleri ve performansları karşılaştırılmıştır.

Bu eser sadece ekonometrisyenlere ve finans uzmanlarına değil, yapay zeka teknolojilerine ve uygulamalarına ilgi duyan tüm araştırmacılar ile yapay zeka teknolojilerinin sosyal bilimler alanlarında kullanımına ilgi duyan tüm lisans, yüksek lisans ve doktora öğrencilerine hitap etmeyi hedeflemektedir.

Konu Başlıkları
Ekonometrik Yöntemlerin ve Yapay Zeka Teknolojilerinin Kullanıldığı Başlıca Finansal Uygulamalar
Geleneksel Ekonometrik Zaman Serisi Modelleri
Ekonometrik Yöntemler ve Çeşitli Yapay Zeka Teknolojileri İle Yapılmış Başlıca Çalışmalar
Çok Katmanlı Algılayıcı (Multilayeredperception) Modeli
Hibrit Modellerin Öngörü Performansı
NN–ARIMA Modeli Uygulanması ve Sonuçları
NN–MS–GARCH Modeli Uygulanması ve Sonuçları
NN–GARCH Modeli Uygulanması ve Sonuçları
Barkod: 9789750247989
Yayın Tarihi: Nisan 2018
Baskı Sayısı:  1
Ebat: 16x24
Sayfa Sayısı: 159
Yayınevi: Seçkin Yayıncılık
Kapak Türü: Karton Kapaklı
Dili: Türkçe
Ekler: -

 

İÇİNDEKİLER
İçindekiler
Önsöz  7
Şekiller Listesi  13
Tablolar Listesi  15
Birinci Bölüm
BAŞLICA FİNANS UYGULAMALARI
1. Ekonometrik Yöntemlerin ve Yapay Zeka Teknolojilerinin Kullanıldığı Başlıca Finansal Uygulamalar  17
1.1. Finansal Tahminler  20
1.1.1. Kredi Değerlendirmesi  21
1.1.2. İflas Tahmini  25
1.1.3. Borsa Endeks ve Hisse Senedi Tahmini  29
1.1.4. Optimal Sermaye Yapısı Tahmini  32
1.1.5. Döviz Kuru Tahmini  37
1.2. Finansal Krizlerin ve Finansal Piyasalarda Kaos ve Belirsizliklerin Saptanması  41
İkinci Bölüm
FİNANS ALANINDA KULLANILAN BAŞLICA
EKONOMETRİK YÖNTEMLER
2. Finans Alanında Ekonometrik Yöntemlerin Kullanımı ve Önemi  47
2.1. Finans Alanında Kullanılan Başlıca Ekonometrik Yöntemler  49
2.1.1. Zaman Serisi Metodolojisinin Finansta Kullanımı  49
2.1.2. Logit Modeller  50
2.1.3. Probit Modeller  56
2.1.4. Markov–Switching Modeller  59
2.1.4.1. MS–ARCH  61
2.1.4.3. MS–GARCH  64
2.1.5. Uzun Hafıza Zaman Serisi Modelleri  65
2.1.5.1. ARFIMA  66
2.1.5.2. FIGARCH  72
Bölüm 3
LİTERATÜR TARAMASI
3. Literatür Araştırması  73
3.1. Ekonometrik Yöntemler ve Yapay Sinir Ağları (YSA) Kullanılarak Yapılan Başlıca Çalışmalar ve Karşılaştırılması  74
3.2. Diğer Yapay Zeka Teknolojileri ve Ekonometrik Yöntemler Kullanılarak Yapılan Başlıca Çalışmalar ve Karşılaştırılması  79
3.3. Hibrit (Melez) Teknolojiler Kullanılarak Yapılan Çalışmaların Ekonometrik Yöntemler ve Diğer Yapay Zeka Teknolojileri Kullanılarak Yapılan Çalışmalarla Karşılaştırılması  81
Bölüm 4
ÇOK KATMANLI ALGILAYICI
(MULTILAYERED PERCEPTION) MODELİ
4. Çok Katmanlı Algılayıcı (Multilayered Perception) Modeli  89
4.1. Çok Katmanlı Algılayıcı Modelinin Yapısı  90
4.2. Çok Katmanlı Algılayıcı Modelinin Öğrenme Algoritmaları  92
4.2.1. İleriye Doğru hesaplama (Multilayered Feedforward)  98
4.2.2. Geriye Doğru Hesaplama (Multilayered backpropagation)  99
4.3. Ağın Eğitilmesi  103
Bölüm 5
BİR UYGULAMA
5. Zaman Serilerinde Kaotik Yapı: Bir Uygulama  105
5.1. Hibrit (Melez) Modeller  108
5.2. Genetik Algoritma Tekniği ve Uygun Modelin Seçimi  113
5.2.1. NN–ARIMA  117
5.2.2. NN–GARCH  127
5.2.3. NN–MS–GARCH  130
5.3. Hibrit (Melez) Modellerin Öngörü Performansı  135
Kaynakça  139
Kavramlar Dizini  157
 


Leyla İşbilen Yücel
Kasım 2018
25.00 TL
Sepete Ekle
Mustafa Sevüktekin ...
Ekim 2018
25.00 TL
Sepete Ekle
Recep Tarı
Eylül 2018
49.00 TL
Sepete Ekle





 

İÇİNDEKİLER
İçindekiler
Önsöz  7
Şekiller Listesi  13
Tablolar Listesi  15
Birinci Bölüm
BAŞLICA FİNANS UYGULAMALARI
1. Ekonometrik Yöntemlerin ve Yapay Zeka Teknolojilerinin Kullanıldığı Başlıca Finansal Uygulamalar  17
1.1. Finansal Tahminler  20
1.1.1. Kredi Değerlendirmesi  21
1.1.2. İflas Tahmini  25
1.1.3. Borsa Endeks ve Hisse Senedi Tahmini  29
1.1.4. Optimal Sermaye Yapısı Tahmini  32
1.1.5. Döviz Kuru Tahmini  37
1.2. Finansal Krizlerin ve Finansal Piyasalarda Kaos ve Belirsizliklerin Saptanması  41
İkinci Bölüm
FİNANS ALANINDA KULLANILAN BAŞLICA
EKONOMETRİK YÖNTEMLER
2. Finans Alanında Ekonometrik Yöntemlerin Kullanımı ve Önemi  47
2.1. Finans Alanında Kullanılan Başlıca Ekonometrik Yöntemler  49
2.1.1. Zaman Serisi Metodolojisinin Finansta Kullanımı  49
2.1.2. Logit Modeller  50
2.1.3. Probit Modeller  56
2.1.4. Markov–Switching Modeller  59
2.1.4.1. MS–ARCH  61
2.1.4.3. MS–GARCH  64
2.1.5. Uzun Hafıza Zaman Serisi Modelleri  65
2.1.5.1. ARFIMA  66
2.1.5.2. FIGARCH  72
Bölüm 3
LİTERATÜR TARAMASI
3. Literatür Araştırması  73
3.1. Ekonometrik Yöntemler ve Yapay Sinir Ağları (YSA) Kullanılarak Yapılan Başlıca Çalışmalar ve Karşılaştırılması  74
3.2. Diğer Yapay Zeka Teknolojileri ve Ekonometrik Yöntemler Kullanılarak Yapılan Başlıca Çalışmalar ve Karşılaştırılması  79
3.3. Hibrit (Melez) Teknolojiler Kullanılarak Yapılan Çalışmaların Ekonometrik Yöntemler ve Diğer Yapay Zeka Teknolojileri Kullanılarak Yapılan Çalışmalarla Karşılaştırılması  81
Bölüm 4
ÇOK KATMANLI ALGILAYICI
(MULTILAYERED PERCEPTION) MODELİ
4. Çok Katmanlı Algılayıcı (Multilayered Perception) Modeli  89
4.1. Çok Katmanlı Algılayıcı Modelinin Yapısı  90
4.2. Çok Katmanlı Algılayıcı Modelinin Öğrenme Algoritmaları  92
4.2.1. İleriye Doğru hesaplama (Multilayered Feedforward)  98
4.2.2. Geriye Doğru Hesaplama (Multilayered backpropagation)  99
4.3. Ağın Eğitilmesi  103
Bölüm 5
BİR UYGULAMA
5. Zaman Serilerinde Kaotik Yapı: Bir Uygulama  105
5.1. Hibrit (Melez) Modeller  108
5.2. Genetik Algoritma Tekniği ve Uygun Modelin Seçimi  113
5.2.1. NN–ARIMA  117
5.2.2. NN–GARCH  127
5.2.3. NN–MS–GARCH  130
5.3. Hibrit (Melez) Modellerin Öngörü Performansı  135
Kaynakça  139
Kavramlar Dizini  157
 


 
Kitap
Bülten
Kitap
Kitap
İndirimli Kitaplar
 
 
Ana Sayfa | Hakkımızda | Bülten | Gizlilik Sözleşmesi | Üye Sayfası | Yardım | İletişim

Seçkin Yayıncılık San. Tic. A.Ş.
Copyright © 1996 - 2018