İstanbul Menkul Kıymetler Borsası'nda İşlem Gören Firmaların Destek Vektör Makineleri Kullanılarak Sınıflandırılması

Bu çalışmada, İstanbul Menkul Kıymetler Borsası 100 (1MKB-100) içinde gıda, tekstil ve çimento sektörlerinde faaliyet gösteren 42 şirket ele alınmıştır. Bu şirketler finansal oranlara bağlı olarak üç sınıfa ayrılmak istenmektedir. Şirketlere ilişkin 10 adet finansal oranın 2006-2011 yılları arasındaki ortalama değerleri ele alınmıştır. Bu oranlara bağlı olarak kümeleme analizinden elde edilen sınıflar belirlenmiştir. Bu oranlar ve kümeleme analizi sonuçları bu makalenin veri kümesini oluşturmaktadır. Öğrenme algoritmasının ve sınıflandırmanın başarımını test etmek için tek çıkarımlı çapraz- doğrulama yöntemi kullanılmıştır. Destek Vektör Makineleri (DVM) yaklaşımı ile yapılan sınıflandırma çalışması %95,23 oranında doğru sınıflandırmayı 12 destek vektörü ile yapmıştır. Ayrıca giriş duyarlılık analizi yapılarak bu 10 orandan en etkin olan 4 oran belirlenmiştir. Bu oranlar en etkisizden en etkili olan faktöre doğru modelden sıra ile çıkarılarak, bu dört faktörden hangilerinin alınması ile en etkili DVM modeli elde edilebileceği araştırılmıştır. En iyi modelin ilk 3 faktöre bağlı olan model olduğu belirlenmiştir. Bu yeni modelde sınıflandırma başarı oranı %97,61 ve destek vektör sayısı 12 olarak kalmıştır.