Siparişlerim

Ana Sayfa

Ekonomi, İşletme Kitapları

Finans, Muhasebe, Vergi

Finans, Yatırım

Finans Alanında Yapay Zeka ve Ekonometrik Uygulamalar

Ekonometrik ve Hibrit Model Tahminleri

Dr. Öğr. Üyesi Şeyma Çalışkan Çavdar,Dr. Öğr. Üyesi Alev Dilek Aydın

1. Baskı,

Nisan 2018

Kitabın Detayları

Dili:

Türkçe

Ebat:

16x24

Sayfa Sayısı:

159

Barkod / ISBN:

9789750247989

Kapak Türü:

Karton Kapaklı

Yayınevi:

Seçkin Yayıncılık

Kitabın Fiyatı:

180,00₺

Temin süresi 2-3 gündür.

Kitabın Açıklaması

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.

Kitabın 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

Kitapla İlgili Kategoriler

Ekonomi, İşletme Kitapları>Finans, Muhasebe, Vergi>Finans, Yatırım

Ekonomi, İşletme Kitapları>Ekonomi>Ekonometri

Kitabın İçindekileri

Önsöz

Şekiller Listesi

Tablolar Listesi

Birinci Bölüm

BAŞLICA FİNANS UYGULAMALARI

1. Ekonometrik Yöntemlerin ve Yapay Zeka Teknolojilerinin Kullanıldığı Başlıca Finansal Uygulamalar

1.1. Finansal Tahminler

1.1.1. Kredi Değerlendirmesi

1.1.2. İflas Tahmini

1.1.4. Optimal Sermaye Yapısı Tahmini

1.1.5. Döviz Kuru Tahmini

1.2. Finansal Krizlerin ve Finansal Piyasalarda Kaos ve Belirsizliklerin Saptanması

İkinci Bölüm

FİNANS ALANINDA KULLANILAN BAŞLICA

EKONOMETRİK YÖNTEMLER

2. Finans Alanında Ekonometrik Yöntemlerin Kullanımı ve Önemi

2.1. Finans Alanında Kullanılan Başlıca Ekonometrik Yöntemler

2.1.1. Zaman Serisi Metodolojisinin Finansta Kullanımı

2.1.2. Logit Modeller

2.1.3. Probit Modeller

2.1.4. Markov–Switching Modeller

2.1.4.1. MS–ARCH

2.1.4.3. MS–GARCH

2.1.5. Uzun Hafıza Zaman Serisi Modelleri

2.1.5.1. ARFIMA

2.1.5.2. FIGARCH

Bölüm 3

LİTERATÜR TARAMASI

3. Literatür Araştırması

3.1. Ekonometrik Yöntemler ve Yapay Sinir Ağları (YSA) Kullanılarak Yapılan Başlıca Çalışmalar ve Karşılaştırılması

3.2. Diğer Yapay Zeka Teknolojileri ve Ekonometrik Yöntemler Kullanılarak Yapılan Başlıca Çalışmalar ve Karşılaştırılması

3.3. Hibrit (Melez) Teknolojiler Kullanılarak Yapılan Çalışmaların Ekonometrik Yöntemler ve Diğer Yapay Zeka Teknolojileri Kullanılarak Yapılan Çalışmalarla Karşılaştırılması

Bölüm 4

ÇOK KATMANLI ALGILAYICI

(MULTILAYERED PERCEPTION) MODELİ

4. Çok Katmanlı Algılayıcı (Multilayered Perception) Modeli

4.1. Çok Katmanlı Algılayıcı Modelinin Yapısı

4.2. Çok Katmanlı Algılayıcı Modelinin Öğrenme Algoritmaları

4.2.1. İleriye Doğru hesaplama (Multilayered Feedforward)

4.2.2. Geriye Doğru Hesaplama (Multilayered backpropagation)

4.3. Ağın Eğitilmesi

103

Bölüm 5

BİR UYGULAMA