590 Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi Cilt3/Sayı3 Makale Geliş Tarihi: 03.08.2018 Research of Financial Economic and Social Studies (RFES) Makale Kabul Tarihi: 17.10.2018 ISSN : 2602 – 2486 DOI : 10.29106/fesa.450623 YAPAY SİNİR AĞLARI İLE EMEKLİLİK YATIRIM FONU HİSSE SENEDİ FİYATLARININ TAHMİNİ ESTIMATION OF PENSION INVESTMENT FUND STOCK PRICES WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS Doç. Dr. Selahattin Koç ∗ Öğr. Gör. Derya ONOCAK ∗∗ ÖZ Emeklilik yatırım fonu hisse senedi fiyatlarını tahmin etmek amacıyla, yapay sinir ağları (YSA) yöntemi kullanılarak altı farklı hisse senedi emeklilik yatırım fonu için altı farklı modelin oluşturulduğu bu çalışmada, girdi değişkenleri olarak; euro alış kuru, dolar alış kuru, cumhuriyet altını satış fiyatı, BİST 100 endeksi kapanış fiyatı, bankalarca açılan TL mevduatlara uygulanan ağırlıklı ortalama faiz oranı ve tüketici fiyat endeksi kullanılmıştır. Ocak 2003- Ekim 2017 tarihleri arasındaki aylık verilerin % 70’inin eğitim, % 10’unun doğrulama ve % 20’sinin test için kullanıldığı modellerde YSA, yüksek bir eğitim performansı göstermiş ve sonuçta ağın gerçek değerlere yakın tahmini değerler ürettiği görülmüştür. Anahtar Kelimeler: Yapay Sinir Ağları, Emeklilik Yatırım Fonları, Hisse Senedi Fiyat Tahmini Jel Kodları: C45,G17, G23, ABSTRACT In order to estimate the stock prices of pension funds, six different models for six different stock retirement funds were created using artificial neural networks (ANN) method the input variables used in this study were euro buying rate, dollar buying rate, republic gold selling price, BİST 100 index closing price, weighted average interest rate applied to TL deposits opened in banks and consumer price index. In the models that % 80 and %20 of monthly data betwen January 2003 and October 2017 were used for education and testing respectively, the artificial neural network showed a high educational performance and consequently the network produced estimated values close to the real values. Keywords: Artificial Neural Networks, Pension Investment Funds, Stock Price Forecast Jel Codes: C45, G17, G23 ∗ Doç. Dr., Cumhuriyet Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, İşletme Bölümü, skoc@cumhuriyet.edu.tr ∗ ∗ Öğr. Gör., Cumhuriyet Üniversitesi, Gürün Meslek Yüksekokulu, onocakd@cumhuriyet.edu.tr