Halka arzların ilk gün fiyat performanslarının tahmininde yapay sinir ağlarının kullanımı

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Dokuz Eylül Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İşletme Ana Bilim Dalı, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2005

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: AYSUN KAPUCUGİL

Danışman: YILMAZ GÖKŞEN

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

ÖZET Finansal konularda verilen kararların kalitesini artırmak için geliştirilen yapay sinir ağları teknolojisi, gürültülü veya eksik veriler karşısında bile makul sonuçlar üretebilmekte ve doğrusal olmayan ilişkileri başarılı bir şekilde modeli eyebilmektedir. Bu teknoloji özellikle, gürültülü ya da eksik verilere sahip olan ve doğrusal ilişkilerden ziyade doğrusal olmayan ilişkileri bünyesinde barındıran finansal problemlerin çözümünde uygun bir araç durumundadır. Finansal alandaki en önemli problemlerden biri de ilk halka arzların fiyatlanmasıdır. Bu süreç, oldukça karmaşık ve çok farklı boyutların etkisinde kalan bir süreçtir. Süreçte kilit rollere sahip olan, hisselerini ihraç eden şirket, aracı kurum ve yatırımcı olmak üzere üç taraf bulunmaktadır. Bu üç tarafın amaçları birbirinden farklıdır ve her biri karını maksimize etmeye çalışmaktadır. İlk halka arzlarda, bu üç tarafın çıkarlarını dengeleyecek ilk halka arz fiyatının ne olacağına ilişkin karar verilmesi gerekmektedir. Bu süreçte önemli olan, hisse senedinin piyasada işlem görmeye başladıktan sonraki piyasa değerinin doğru tahmin edilmesi ve bu değere yakın ilk halka arz fiyatlamalarının yapılabilmesidir. Hisse senedinin piyasaya çıktıktan sonraki fiyatı, ilk kez halka arz edilen hisse senedinin, piyasadaki ilk işlem gününün sonunda ulaştığı kapanış değeridir. Bu çalışmanın kapsamında, yapay sinir ağlarının bir tahminleme aracı olarak kullanımı incelenip analiz edilmiştir. Spesifik olarak, yapay sinir ağlarının ilk halka arzların piyasa değerlerini tahmin etme performansları incelenmiş ve ağın ürettiği fiyatlarla klasik tahminleme yöntemi olan çoklu regresyon tekniği ile elde edilen fiyatlar karşılaştırılmıştır. Son olarak, koşullu olasılıklar kullanılarak yapay sinir ağı modelinin tahminin doğruluk derecesi hesaplanmıştır. vıBu çalışmada, biri 50 milyon $'m üzerinde toplam varlığa sahip olan büyük firmalar diğeri ise 50 milyon $'ın altında toplam varlığa sahip olan küçük firmalar için olmak üzere iki yapay sinir ağı modeli geliştirilmiştir. Birinci modelin düşük fiyatlanmış ilk halka arzları doğru tahmin etme olasılığı yüzde 61.54 iken, çoklu regresyon aynı veri seti için bu olasılığı yüzde 7.69' dir. İkinci modelde aynı olasılık değerleri her iki model için sırasıyla yüzde 90 ve yüzde 40 olarak bulunmuştur. Burada, yapay sinir ağlarının ilk halka arzların piyasa çıktıktan sonraki fiyatlarını tahmin edebilecek yetenekte olduğu ve iyi eğitildiği taktirde, karar vericiler için faydalı bir tahminleme aracı olarak kullanılabileceği sonucu elde edilmiştir. vıı