Finansal piyasalarda pay senedi manipülasyonunun veri madenciliği yöntemleri ile tahmini: Borsa İstanbul örneği

Bu çalışmada Borsa İstanbul İmalat Sanayi sektöründe faaliyet gösteren 51 manipüle edilmiş ve 51 manipüle edilmemiş toplam 102 işletmeye ait pay senedinin 3-9 ay öncesinden piyasa manipülasyonuna maruz kalıp kalmama durumu tahmin edilmiştir. İlgili şirketlerin mali tablo ve nitel verileri elde edilerek sınıflandırma için Yapay Sinir Ağları (ANN), Sınıflandırma ve Regresyon Ağacı (CART), C5.0 Karar Kuralı Türetme Algoritması ve Lojistik Regresyon (LR) yöntemleri kullanılmıştır. Genel sınıflandırma doğruluğu sırasıyla ANN (%86,67), CART (%80,00), C5.0 (%76,67) ve LR (%70,00) olarak bulunmuştur. C5.0 algoritması test örneğinde yer alan 15 manipüle edilen pay senetlerinin 14’ünü doğru tahmin ederek %93,33 sınıflandırma başarısı göstermiştir. ANN test örneğinde bulunan 15 manipüle edilmemiş pay senedinin 14’ünü doğru tahmin ederek %93,33 sınıflandırma başarısı göstermiştir. Bu çalışmada tüm yöntemler %70’in üzerinde tahmin performansı gösterdiğinden, ilgililerin yapacakları pay senedi manipülasyon tahmini analizlerine bu modeller de dahil edilebilecektir.