HIGH ORDER FUZZY TIME SERIES MODEL AND ITS APLICATION TO IMKB

The observations of some real time series such as temperature and stock market can take different values in a day. Instead of representing the observations of these time series by real numbers, employing linguistic values or fuzzy sets can be more appropriate. In recent years, many approaches have been introduced to analyze time series consisting of observations which are fuzzy sets and such time series are called fuzzy time series. In this study, a novel approach is proposed to analyze high order fuzzy time series model. The proposed method is applied to IMKB data and the obtained results are discussed. IMKB data is also analyzed by using some other fuzzy time series methods available in the literature and obtained results are compared to results obtained from the proposed method. As a result of the comparison, it is seen that the proposed method produce accurate forecasts

Forecasting of Turkey inflation with hybrid of feed forward and recurrent artifical neural networks

Enflasyon öngörülerinin elde edilmesi önemli bir ekonomik problemdir. Öngörülerin doğru bir şekilde elde edilmesi daha doğru kararlara neden olacaktır. Enflasyon öngörüsü için literatürde çeşitli zaman serileri teknikleri kullanılmıştır. Son yıllarda zaman serisi öngörü probleminde esnek modelleme yeteneği nedeniyle, Yapay Sinir Ağları (YSA) tercih edilmektedir. Yapay sinir ağları doğrusal veya eğrisel belirli bir model kalıbı, durağanlık ve normal dağılım gibi ön koşullara ihtiyaç duymadığından herhangi bir zaman serisine kolaylıkla uygulanabilmektedir. Bu çalışmada Tüketici Fiyat Endeksi (TUFE) için ileri ve geri beslemeli yapay sinir ağları yaklaşımı kullanılarak öngörüler elde edilmiştir. Çözümlemede kullanılan YSA modellerinin öngörülerinin girdi olarak kullanıldığı, YSA’ya dayalı yeni bir melez yaklaşım önerilmiştir.Obtaining the inflation prediction is an important problem. Having this prediction accurately will lead to more accurate decisions. Various time series techniques have been used in the literature for inflation prediction. Recently, Artificial Neural Network (ANN) is being preferred in the time series prediction problem due to its flexible modeling capacity. Artificial neural network can be applied easily to any time series since it does not require prior conditions such as a linear or curved specific model pattern, stationary and normal distribution. In this study, the predictions have been obtained using the feed forward and recurrent artificial neural network for the Consumer Price Index (CPI). A new combined forecast has been proposed based on ANN in which the ANN model predictions employed in analysis were used as data

İMKB 30 İndeksini Oluşturan Hisse Senetleri İçin Parçacık Sürü Optimizasyonu Yöntemlerine Dayalı Portföy Optimizasyonu

It had been asserted that the more kind of instruments meant the less risk of portfolio until 1950. Conventional portfolio theory that proposed to invest for instruments was given up after mean- variance model was proposed and modern portfolio theory was established. The mathematical programming techniques are used to solve mean-variance model. In recent years, artificial intelligence methods have been employed for portfolio optimization. In this study, standard and guaranteed convergence particle swarm optimization methods have been applied to optimize the portfolio that contains IMKB 30 stock shares. The results are compared to the other results that are obtained through mathematical programming.1950 yılına kadar menkul kıymet çeşidi arttıkça portföy riskinin azalacağı savunulmaktadır. Getirisi yüksek olan menkul kıymetlere yatırım yapılmasını öneren geleneksel portföy teorisi, ortalama varyans modelinin geliştirilmesi ve böylece modern portföy teorisinin temellerinin ortaya atılması ile terk edilmiştir. Ortalama varyans modeli matematiksel programlama yöntemleri ile çözümlenmektedir. Son yıllarda portföy optimizasyonunda, yapay zeka yöntemleri kullanılmaktadır. Bu çalışmada klasik ve garanti yakınsamalı parçacık sürü optimizasyonu yöntemleri İMKB 30 indeksini oluşturan hisse senetlerinden oluşacak portföy optimizasyonu için uygulanmış ve elde edilen sonuçlar matematiksel programlamadan elde edilen sonuçlar ile karşılaştırılmıştır

İMKB 30 İndeksini Oluşturan Hisse Senetleri İçin Parçacık Sürü Optimizasyonu Yöntemlerine Dayalı Portföy Optimizasyonu

It had been asserted that the more kind of instruments meant the less risk of portfolio until 1950. Conventional portfolio theory that proposed to invest for instruments was given up after mean- variance model was proposed and modern portfolio theory was established. The mathematical programming techniques are used to solve mean-variance model. In recent years, artificial intelligence methods have been employed for portfolio optimization. In this study, standard and guaranteed convergence particle swarm optimization methods have been applied to optimize the portfolio that contains IMKB 30 stock shares. The results are compared to the other results that are obtained through mathematical programming.1950 yılına kadar menkul kıymet çeşidi arttıkça portföy riskinin azalacağı savunulmaktadır. Getirisi yüksek olan menkul kıymetlere yatırım yapılmasını öneren geleneksel portföy teorisi, ortalama varyans modelinin geliştirilmesi ve böylece modern portföy teorisinin temellerinin ortaya atılması ile terk edilmiştir. Ortalama varyans modeli matematiksel programlama yöntemleri ile çözümlenmektedir. Son yıllarda portföy optimizasyonunda, yapay zeka yöntemleri kullanılmaktadır. Bu çalışmada klasik ve garanti yakınsamalı parçacık sürü optimizasyonu yöntemleri İMKB 30 indeksini oluşturan hisse senetlerinden oluşacak portföy optimizasyonu için uygulanmış ve elde edilen sonuçlar matematiksel programlamadan elde edilen sonuçlar ile karşılaştırılmıştır

Forecasting Inflation Rates with High Order Fuzzy Time Series Approach

Enflasyon öngörülerinin elde edilmesi önemli bir ekonomik problemdir.Öngörülerin daha doğru elde edilmesi daha doğru kararlara neden olacaktır. T.C.Merkez bankası her yılın belirli dönemlerinde enflasyon raporları yayınlamaktadır.Raporlarda enflasyon beklentisi anketi sonuçları yer almaktadır. Bu çalışmada tüketicifiyat endeksi yüksek dereceli bulanık zaman serisi yaklaşımı ile öngörülmüştür. Yüksekdereceli bulanık zaman serisi modelinde ilişkilerin belirlenmesi yapay sinir ağları ileyapılmaktadır. Tüketici fiyat endeksi zaman serisi, ayrıca literatürde yer alan bazıbulanık zaman serisi yaklaşımları ile tahmin edilerek, öngörü doğruluğu açısından T.C.Merkez Bankası enflasyon beklentisi anketi sonuçları ile karşılaştırılmıştır. To obtain inflation forecasts is an important economic issue. The moreaccurate forecasts we get implies the more precise decisions we make. The central Bank reports inflation rates in certain periods of every year. In this reports the results ofinflation expectation survey are presented. In this study we use an approach in whichrelationship is determined by artificial neural network in high order fuzzy time seriesmodel. Time series of consumer price index is estimated by both the artificial neuralnetwork based method and some fuzzy approaches which is common in the literature.The results are compared to the results of inflation expectation survey analysisconducted by Central Bank of the Republic of Turkey in the aspect of forecastsaccuracy

Türkiye’de Enflasyonun İleri ve Geri Beslemeli Yapay Sinir Ağlarının Melez Yaklaşımı ile Öngörüsü

Obtaining the inflation prediction is an important problem. Having this prediction accurately will lead to more accurate decisions. Various time series techniques have been used in the literature for inflation prediction. Recently, Artificial Neural Network (ANN) is being preferred in the time series prediction problem due to its flexible modeling capacity. Artificial neural network can be applied easily to any time series since it does not require prior conditions such as a linear or curved specific model pattern, stationary and normal distribution. In this study, the predictions have been obtained using the feed forward and recurrent artificial neural network for the Consumer Price Index (CPI). A new combined forecast has been proposed based on ANN in which the ANN model predictions employed in analysis were used as data.Enflasyon öngörülerinin elde edilmesi önemli bir ekonomik problemdir. Öngörülerin doğru bir şekilde elde edilmesi daha doğru kararlara neden olacaktır. Enflasyon öngörüsü için literatürde çeşitli zaman serileri teknikleri kullanılmıştır. Son yıllarda zaman serisi öngörü probleminde esnek modelleme yeteneği nedeniyle, Yapay Sinir Ağları (YSA) tercih edilmektedir. Yapay sinir ağları doğrusal veya eğrisel belirli bir model kalıbı, durağanlık ve normal dağılım gibi ön koşullara ihtiyaç duymadığından herhangi bir zaman serisine kolaylıkla uygulanabilmektedir. Bu çalışmada Tüketici Fiyat Endeksi (TUFE) için ileri ve geri beslemeli yapay sinir ağları yaklaşımı kullanılarak öngörüler elde edilmiştir. Çözümlemede kullanılan YSA modellerinin öngörülerinin girdi olarak kullanıldığı, YSA’ya dayalı yeni bir melez yaklaşım önerilmiştir

Türkiye’de Enflasyonun İleri ve Geri Beslemeli Yapay Sinir Ağlarının Melez Yaklaşımı ile Öngörüsü

Obtaining the inflation prediction is an important problem. Having this prediction accurately will lead to more accurate decisions. Various time series techniques have been used in the literature for inflation prediction. Recently, Artificial Neural Network (ANN) is being preferred in the time series prediction problem due to its flexible modeling capacity. Artificial neural network can be applied easily to any time series since it does not require prior conditions such as a linear or curved specific model pattern, stationary and normal distribution. In this study, the predictions have been obtained using the feed forward and recurrent artificial neural network for the Consumer Price Index (CPI). A new combined forecast has been proposed based on ANN in which the ANN model predictions employed in analysis were used as data.Enflasyon öngörülerinin elde edilmesi önemli bir ekonomik problemdir. Öngörülerin doğru bir şekilde elde edilmesi daha doğru kararlara neden olacaktır. Enflasyon öngörüsü için literatürde çeşitli zaman serileri teknikleri kullanılmıştır. Son yıllarda zaman serisi öngörü probleminde esnek modelleme yeteneği nedeniyle, Yapay Sinir Ağları (YSA) tercih edilmektedir. Yapay sinir ağları doğrusal veya eğrisel belirli bir model kalıbı, durağanlık ve normal dağılım gibi ön koşullara ihtiyaç duymadığından herhangi bir zaman serisine kolaylıkla uygulanabilmektedir. Bu çalışmada Tüketici Fiyat Endeksi (TUFE) için ileri ve geri beslemeli yapay sinir ağları yaklaşımı kullanılarak öngörüler elde edilmiştir. Çözümlemede kullanılan YSA modellerinin öngörülerinin girdi olarak kullanıldığı, YSA’ya dayalı yeni bir melez yaklaşım önerilmiştir

Particle swarm optimization methods based on portfolio optimization for IMKB 30 stock shares

1950 yılına kadar menkul kıymet çeşidi arttıkça portföy riskinin azalacağı savunulmaktadır. Getirisi yüksek olan menkul kıymetlere yatırım yapılmasını öneren geleneksel portföy teorisi, ortalama varyans modelinin geliştirilmesi ve böylece modern portföy teorisinin temellerinin ortaya atılması ile terk edilmiştir. Ortalama varyans modeli matematiksel programlama yöntemleri ile çözümlenmektedir. Son yıllarda portföy optimizasyonunda, yapay zeka yöntemleri kullanılmaktadır. Bu çalışmada klasik ve garanti yakınsamalı parçacık sürü optimizasyonu yöntemleri İMKB 30 indeksini oluşturan hisse senetlerinden oluşacak portföy optimizasyonu için uygulanmış ve elde edilen sonuçlar matematiksel programlamadan elde edilen sonuçlar ile karşılaştırılmıştır.It had been asserted that the more kind of instruments meant the less risk of portfolio until 1950. Conventional portfolio theory that proposed to invest for instruments was given up after mean- variance model was proposed and modern portfolio theory was established. The mathematical programming techniques are used to solve mean-variance model. In recent years, artificial intelligence methods have been employed for portfolio optimization. In this study, standard and guaranteed convergence particle swarm optimization methods have been applied to optimize the portfolio that contains IMKB 30 stock shares. The results are compared to the other results that are obtained through mathematical programming

A new hybrid method for time series forecasting:AR–ANFIS

In this study, a new hybrid forecasting method is proposed. The proposed method is called autoregressive adaptive network fuzzy inference system (AR–ANFIS). AR–ANFIS can be shown in a network structure. The architecture of the network has two parts. The first part is an ANFIS structure and the second part is a linear AR model structure. In the literature, AR models and ANFIS are widely used in time series forecasting. Linear AR models are used according to model-based strategy. A nonlinear model is employed by using ANFIS. Moreover, ANFIS is a kind of data-based modeling system like artificial neural network. In this study, a linear and nonlinear forecasting model is proposed by creating a hybrid method of AR and ANFIS. The new method has advantages of data-based and model-based approaches. AR–ANFIS is trained by using particle swarm optimization, and fuzzification is done by using fuzzy C-Means method. AR–ANFIS method is examined on some real-life time series data, and it is compared with the other time series forecasting methods. As a consequence of applications, it is shown that the proposed method can produce accurate forecasts

A simulation based approach to calculate the fuzzy correlation coefficient of fuzzy observations

Aladag, Cagdas Hakan/0000-0002-3953-7601; Egrioglu, Erol/0000-0003-4301-4149WOS: 000312412800003Fuzzy set theory has been widely used in various fields of statistics in recent years. The correlation between fuzzy random variables can be measured by a fuzzy correlation coefficient. When the correlation of the fuzzy random variables has being calculated, mathematical programming and fuzzy arithmetic operations have been used in the literature. In this study, to calculate the fuzzy correlation coefficient, a new approach based on simulation is proposed. It is not necessary to employ mathematical programming or fuzzy arithmetic operations when the proposed method is used. The proposed approach is applied to fats and oils data to show the applicability of the method