Ağaç Tabanlı Regresyon Modelleriyle Gayrimenkul Yatırım Ortaklıkları Endeksinin Tahmin Edilmesi

Creative Commons License

Sarı S. S., Başakın E. E.

5. Uluslararası Marmara Sosyal Bilimler Kongresi, Kocaeli, Türkiye, 4 - 05 Aralık 2020, ss.310-316

  • Yayın Türü: Bildiri / Tam Metin Bildiri
  • Basıldığı Şehir: Kocaeli
  • Basıldığı Ülke: Türkiye
  • Sayfa Sayıları: ss.310-316
  • Erzincan Binali Yıldırım Üniversitesi Adresli: Evet

Özet

Bu çalışmada, Borsa İstanbul’da (BİST) işlem gören Gayrimenkul Yatırım Ortaklıkları Endeksi (XGMYO) getirilerinin BİST Tüm Endeksi (XUTUM) getirileri ve Konut Fiyat Endeksi (KFE) aracılığıyla tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Tahmin modelleri oluşturulurken ağaç tabanlı regresyon modellerinden olan Sınıflandırma ve Regresyon Ağacı (CART) Modeli, Çok Değişkenli Uyarlanabilir Regresyon Eğrileri (MARS) Modeli ve Rastgele Orman (RF) Modeli kullanılmıştır. Kullanılan modellerde XGMYO getirileri bağımlı değişken; XUTUM getirileri ve Konut Fiyat Endeksi (KFE) bağımsız değişkenler olarak belirlenmiştir. Ortaya çıkarılan modellerin tahmin başarısı hata kareleri ortalaması (HKO) ve Nash-Sutcliffe etkinlik katsayısından (NSE) yararlanılarak hesaplanmıştır. Yapılan analizler sonucunda RF yöntemi 0.83, MARS yöntemi 0.79 ve CART yöntemi 0.65 tahmin başarısı göstermiştir. XUTUM getirileri ve KFE’nin XGMYO getirilerini tahmin edebildiği ortaya çıkmıştır.

This study is intended to estimate the BIST All Index (XUTUM) returns and the Housing Price Index (KFE) of the Real Estate Investment Trusts Index (XGMYO) traded on the Istanbul Stock Exchange (BIST). Classification and Regression Tree (CART) Model, Multivariate Adaptive Regression Spline (MARS) Model and Random Forest (RF) Model, which are among the tree-based regression models, are used while the estimate models are being formed.  XGMYO returns are taken as dependent variable in the models; while XUTUM returns and the Housing Price Index (KFE) target are taken as independent variables. The resulting model prediction success was calculated by using the mean square error (MSE) and Nash-Sutcliffe efficiency coefficient (NSE).  As a result of the analyses, the estimate successes have been found as such; The RF method 0.83, MARS method 0.79 and CART method 0.65. It has been revealed that XUTUM returns and KFE can predict XGMYO returns.