Akademik Veri Yönetim Sistemi
Mühendislikte Öncü ve Çağdaş Çalışmalar, Doç. Dr. Enes YİĞİT,Dr. Öğr. Üyesi Umut ÖZKAYA, Editör, Duvar Yayınları, İzmir, ss.413-429, 2023
En basit ifadeyle, zaman serisi tahmini, belirli bir zaman diliminde veya
gelecekte belirli bir noktada bulunan değerleri tahmin etmek için geçmiş ve
güncel verileri kullanan yöntemlerdir. Zaman serisi tahmini ile geçmişten elde
edilen gerçek veriler analiz ederek, yapılacak çalışmaya rehberlik edebilecek ve
gelecekteki eğilimleri anlamamıza yardımcı olabilecek bilinçli kararlar vermek
mümkün olmaktadır. Zaman serisi tahmini, stratejik karar verme sürecini daha
tutarlı hale getirmek için istatistik ve farklı matematiksel modellemeler
kullanarak zaman serisi verilerini analiz etme sürecidir. Çoğu zaman kesin bir
tahmin söz konusu değildir. Tahminlerin olasılığı, özellikle zaman serisi
verilerindeki yaygın olarak sürekli değişen verilerin yanı sıra kontrol dışındaki
faktörlerle uğraşırken olağan üstü bir şekilde farklılık gösterebilir. Aynı zamanda
hangi sonuçların ortaya çıkma olasılığının diğer olası sonuçlara göre daha yüksek
veya daha düşük kullanılan verilerin ne kadar kapsamlı olduğuyla ilgili olduğu
görülmektedir. Bir başka deyişle kullanılan geçmiş ve güncel verilerin
kapsamının genişliği ileriye yönelik yapılacak tahminleri üzerinde oldukça etkili
olmaktadır. Zaman serisi tahminleri tarihsel olarak ele alındığında iklim
modellemeleri, biyoloji alanındaki çalışmalar, perakende alanındaki ticari karar
verme mekanizmalarında ve Finans uygulamaları gibi birçok alanda
kullanılmıştır. Çoğu zaman serisi çalışmasında geleneksel yöntemler olan AR,
SARIMA ve Makine öğrenmesi yöntemleri kullanılmıştır. Son yıllarda ise zaman
serisi tahminleme çalışmalarında yapay sinir ağlarına olan ilgi oldukça artmıştır.
Bu çalışma kapsamında Derin Sinir Ağı modellerinden olan MLP, CNN ve
LSTM modelleri kullanılarak zaman serisi tahmin uygulaması yapılacaktır.
Çalışma kapsamında zaman serisi verisi olarak hem güncel verilere kolaylıkla
ulaşabilmek hem de finans alanında önem teşkil etmesinden dolayı borsa verileri
kullanılacaktır.