Literatürde hisse senetleri tahmini için farklı metodlar yer almaktadır. Bu metodların en önemlilerinden biri de yapay sinir ağları yöntemidir. Bu çalışmada Türk Hava Yoları hisse senedinin tahmini için yapay sinir ağları metodu kullanılmıştır. Ayrıca çalışmada yapay sinir ağları yöntemi ile zaman seri analizi yapılmıştır. Türk Hava Yolları hisse senedi değerlerini etkilemede önemli olan 5 bağımsız değişken kullanılmış olup, 01/04/2014-21/09/2021 tarihleri arasındaki günlük değerler çalışma kapsamına alınmıştır. Çalışmada 5 yapay sinir ağı modeli oluşturulmuştur. Bu modeller içinde en iyi performansı gösteren model çalışma kapsamına alınmıştır. Çalışma sonucunda Ortalama Mutlak Yüzde Hatanın (MAPE) hesaplanmasında eğitim seti için; 2,18 test seti için; 2,28 onaylama seti için; 2,46 değerleri elde edilmiştir. Korelasyon Katsayısının (CORR) hesaplanmasında ise eğitim, test ve onaylama setleri için 0,99 değerleri elde edilmiştir. Bu sonuçlar oluşturulan modelin tahminleme performansının güçlü olduğunu ve hisse senet tahminlerinde kullanabileceğini göstermiştir.
Finansal okuryazarlık 2008 küresel ekonomik kriz sonrasında uluslararası literatüre girmiş ve günümüz dünyasında önemini artıran bir kavramdır. Bireylerin yaşam kalitesini artırabilmeleri için finansal bilgiye sahip olmaları gerekmektedir. Karmaşıklaşan finans dünyasında çok ölçütlü seçenekler arasından doğruyu seçmek önemli bir durumdur. Doğru kararı verebilmek için finansal okuryazarlık düzeyinin yeterli olması gerekmektedir. Özellikle üniversite öğrencilerinin finansal okuryazarlık seviyesinin yüksek olması ülkenin de ekonomik anlamda güçlü olmasına katkı sağlayacaktır. Bu çalışmada da Dicle Üniversitesi öğrencileri üzerinde finansal okuryazarlık seviyesi ölçülmeye çalışılmıştır. Dicle üniversitesi bünyesinde bulunan toplam 13 fakülte ve yüksekokulun 708 öğrencisine anket uygulanmıştır. Kadın ve erkek öğrencilerin genel başarı puanları karşılaştırıldığında erkek öğrencilerin kadın öğrencilere göre finansal okuryazarlık düzeylerinin daha fazla olduğu belirlenmiştir.
With the rapid development of information technologies, the coverage area of the internet network is also growing. The development of information technologies has brought with it the concept of "big data". Those who use this data will have an advantage over their competitors. Use of big data; From science to industry, from the private sector to the public, it is now important in many fields. In this study, the causality connection of the course of gold prices was examined by using the data obtained from Google Trends, which presents the search frequency of the keyword searched in the Google search engine. The data set includes monthly data between 01.01.2004-01.12.2021. The scope of the study is on the search frequency of the "gold" keyword in the Google search engine within the borders of Turkey. In the study, the stationarity of the data was analyzed, and then the Johansen cointegration test was used to determine the long-term balance between the variables. The last step was Granger Causality Analysis. As a result of the study, one-way Granger causality towards gold prospecting was determined.
Keywords: Google, Google Trends, Big Data, Granger
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.