Yazar "Akusta, Ahmet" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 2 / 2
  • Küçük Resim
    Öğe
    Bitcoin fiyat hareketliliğinin makine öğrenmesi ile tahmin edilmesi
    (Necmettin Erbakan Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, 2023) Akusta, Ahmet; Salur, Mehmet Nuri
    Bitcoin, dijital bir para birimi olarak finansal piyasalarda önemli bir yer edinmiştir. Ancak, Bitcoin'in belirgin bir özelliği olan yüksek volatilite problemi, hem yatırımcılar hem de akademisyenler için dikkat çekici bir konudur. Bitcoin'in fiyatında ani ve büyük ölçekli değişimler olabilmektedir. Bu durum, yatırımcıların karar alma süreçlerini etkileyebilir ve piyasa analizlerini daha zor hale getirebilir. Bu çalışma, Bitcoin'in fiyat hareketlerini etkileyen faktörleri belirleyerek Bitcoin fiyatını tahmin etmeyi amaçlamaktadır. Çalışma kapsamında, iki farklı kategoride veri kaynakları kullanılmıştır. Birincisi, kripto para sistemine ait olan ve Bitcoin ile diğer kripto paraları içeren 350 farklı değişkeni olan verilerdir. İkinci kategori ise dünya endekslerine ait olan ve 46 farklı değişkeni içeren verilerdir. Bu veriler, Tradingview ve Yahoo Finance gibi popüler finansal veri kaynaklarından elde edilmiştir. Kripto para sistemine ait veriler ağ bilgileri, kripto borsa işlemleri, adres verileri, fiyat verileri ve sosyal medya verileri gibi başlıklar altında toplanmıştır. Dünya endekslerine ait veriler ise tahvil endeksleri, dövizler, volatilite endeksi ve hisse senedi endeksleri gibi başlıklar altında sınıflandırılmıştır. Araştırma kapsamında, 2022-10 ile 2022-12 tarihleri arasındaki 90 günlük dönemi kapsayan veriler kullanılarak Bitcoin'in fiyatının tahmin edilmesi amacıyla makine öğrenimi algoritmaları kullanılmıştır. Bu veriler, %85'i eğitim ve %15'i test verisi olarak ayrılarak analiz edilmiştir. Eğitim aşamasının ardından, test verileri üzerinde yapılan tahminler görselleştirilerek sunulmuştur. Elde edilen sonuçlar, modelin 0.909 R2 skoru ile genel anlamda başarılı bir performans sergilediğini ve tahminlerinin gerçek değerlere oldukça yakın olduğunu ortaya koymuştur. Bu bulgular, makine öğrenimi algoritmalarının Bitcoin fiyat tahmininde etkili bir araç olarak kullanılabilirliğini desteklemektedir.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Gelişen piyasalarda kâr dağıtım politikası ve sahiplik yapısı arasındaki ilişki: Borsa İstanbul'da bir uygulama
    (Necmettin Erbakan Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, 2019) 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 Borsa İstanbul 50 Endeksinde kayıtlı şirketlerin 2015-2016-2017 yılları sahiplik yapıları ve finansal verileri incelenmiştir. Sahiplik yapısı, sahiplik yoğunluğu ve sahiplik kompozisyonu olmak üzere iki başlıkta incelenmiştir. Sahiplik yoğunluğu değişkenleri olarak en büyük ortağın hisse oranı, en büyük iki ortağın hisse oranı, en büyük üç ortağın hisse oranı ve halka açıklık oranı; sahiplik kompozisyon değişkenleri olarak aile sahipliği, kurumsal sahiplik, yabancı sahiplik, kamu sahipliği değişkenleri belirlenmiştir. Kâr dağıtım politikası ise nakit temettü oranı ile temsil edilmektedir. 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. Sahiplik yoğunluğu artıkça nakit temettü oranı azalmaktadır. Kamu şirketleri ve aile şirketleri kurumsal şirketlere göre daha düşük oranlarda kâr dağıtımında bulunduğu görülmüştür. Hakim hissedarı yabancı kaynak olan şirketlerde kâr dağıtımı ilgili olarak anlamlı bir ilişki tespit edilememiştir. Şirketlerin halka açık hisselerinin öz sermayesine oranı arttıkça bu şirketler daha az kâr dağıtımı yapmaktadır.