Öğrenen ve Öngören Varlık Yonetimi
| Autor: | Kağan KÜÇÜK, Fatih KAHRAMAN, Mustafa Ersel KAMAŞAK, Eşref ADALI |
|---|---|
| Rok vydání: | 2021 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Volume: 14, Issue: 2 120-136 Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi |
| ISSN: | 1305-8991 2618-5997 |
| DOI: | 10.54525/tbbmd.1018536 |
| Popis: | Müşterilere yapılan anlık kur teklifleri, bankacılık sektöründeki en kritik konular arasında yer almaktadır. Verilen tekliflerin uygun seviyede olması hem banka hem de müşteri açısından oldukça önemlidir. Bu çalışmada, müşteriye verilen kur tekliflerinin tahmini için yaklaşık 8 aylık veri kullanılmış ve tahmin modelleri tasarlanmıştır. Toplamda 18 farklı kur üzerinden çalışma yürütülmüştür. Çalışmada bağımlı değişkenler müşteri segmenti, anlık kur değeri, gün bilgisi, saat bilgisi ve volatilite değeri olarak belirlenmiştir. Bağımsız değişken ise kur marjıdır. Eğitimler günlük verilerle ve Rastgele Ağaçlar (RF), Gradyan Arttırma Makinesi (GBM), Yapay Sinir Ağları (ANN), Derin Sinir Ağları (DNN), Evrişimli Sinir Ağları (CNN) ve Elman Sinir Ağı algoritmaları kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Algoritmaların hiper-parametrelerini bulmak için rastgele arama algoritması kullanılmış ve model eğitimlerinin sonuçları karşılaştırılarak en düşük hata değerine sahip modeller tahmin aşamasında kullanılmak üzere seçilmiştir. Başarım ölçümü için Ortalama Kare Hata (MSE) ve Ortalama Mutlak Hata (MAE) hata fonksiyonları kullanılmıştır. Üç farklı model üzerinden gerçekleştirilen eğitimlere göre yapay sinir ağları ve evrişimli sinir ağları algoritmalarının diğer algoritmalara göre daha iyi sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir. 18 kur için tahmin süresi yaklaşık 3s'dir. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|