1 / 30

Geleceği tahmin (öngörü, kehanet/futuring, forecasting, predicting) ana yöntemleri

Geleceği tahmin (öngörü, kehanet/futuring, forecasting, predicting) ana yöntemleri * Temel analiz : reel (haber ve) ekonomik verilere dayalı, orta ve uzun vadeli. **Teknik analiz : günlük 3-5 sayıya ve bunlardan türetilmiş çeşitli matematik

azura
Download Presentation

Geleceği tahmin (öngörü, kehanet/futuring, forecasting, predicting) ana yöntemleri

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Geleceği tahmin (öngörü, kehanet/futuring, forecasting, predicting) ana yöntemleri * Temel analiz: reel (haber ve) ekonomik verilere dayalı, orta ve uzun vadeli. **Teknik analiz: günlük 3-5 sayıya ve bunlardan türetilmiş çeşitli matematik fonksiyonlarına dayalı, kısa ve orta vadeli.

  2. *** Ekonofizik (finans fiziği; phy-nance): fizik kuramlarına dayalı, orta ve uzun vadeli Bilimin ve aynı nedenle fiziğin temel işlevi (geçmişi açıklamak), geleceği öngörmek. Örn: tıp; tahlil, teşhis ve tedavi “Açıklamak, geçmişi ‘predict’ etmek; ‘predict’ etmek ise, geleceği açıklamaktır.” Rudolph Carnap

  3. ‘Rasgele’ hareket (‘random motion’) Albert Einstein, sıvı içindeki büyük molekül ve parçacıkların devinim denklemlerini elde ederken kullandı, atom ve moleküller ilk kez tanıtlanmış oldu.

  4. Devinim (hareket) nedeniyle mekanik ve çoklu veri nedeniyle istatistiksel :İSTATİSTİKSEL MEKANİK Kapalı bir kap içindeki hangi molekülün ne zaman hangi hıza sahip olacağı değilse de hız dağılım fonksiyonunu bilmek mümkün. → exp(-βv2/T) Ayrıca; p0V0/T0=R=p1V1/T1= ...

  5. Örnekler artırılabilir. Özetle, çok parçacıklı, yoğun etkileşimli sistemlerde hem rasgeleliği hem de genel ilke ve yasaları yan yana görmek mümkün. Ekonofizik, fiziğin bu yönünü, (teknik ve temel analiz gibi diğer yöntemlere ek olarak) finans piyasalarına uygulama amacında.

  6. Tarihçe: Finans alanında fiziğin yüz yılı Kaynak:One Hundred Years of Physics in Finance, Yazar:Yi-Cheng Zhang Dergi:EUROPHYSICS NOTES, Europhysics News January/February 1998 * 1897’de Fransız asıllı mühendis Pareto, ekonominin fiziksel bilim benzeri bir yapıya dönüştürülebileceğini ileri sürdü. * Gaz basıncının moleküller arası etkileşimden kaynaklanması gibi, fiyatlar da yatırımcılar arasındaki etkileşim sonucu belirlenir.

  7. * 1900’de Fransız Prof. Paul Levy, kendi adıyla anılan, borsalarda fiyat dağılım fonksiyonunu buldu. * 1920-30’da Prof. Zipf (Princeton) kent nüfusları ile sayısı arasındaki üssel (a-b ,power law) dağılım bağıntısını buldu. İstediğiniz nüfusa sahip istediğiniz sayıda kent kurabilirsiniz; zamanla Zipf yasasına uygun değişikliğe uğrayacaktır.

  8. * 1960’da üssel yasalar, “fractal”lara (üssel dağılımların geometrik ifadelerine) dönüşmeye başladı. Alan, K. Wilson’un -1982 Nobel Ödülü- çalışmalarıyla fizikçilere açıldı. İstatiksel mekanik ve alan kuramı; bazı koşullarda makroskopik özellikler mikroskopik etkileşimlerden bağımsızdır.

  9. * 1970’lerde F. Black, M. S. Scholes ve R. C. Merton fiyatların geometrik rasgele (Brown) hareket içinde olduğunu varsayarak model geliştirdi. 1997’de Black ve Scholes Nobel Ödülü aldı. F. Black and M. S. Scholes, The Pricing of Options and Corporate Liabilities, Journal of Political Economics 81 (1973) 637-659. Robert C. Merton, Optimum Consumption and Portfolio Rules in a Continuos-Time Model, Journal of Economic Theory 3 (1971) 373-413.

  10. Pek çok bilgisayar temelli simülasyon modeli gelişti. Prof. D. Sornette (Nice Üniv.) birbirinden öğrenen yatırımcı_ lardan oluşan başarılı bir model geliştirdi ve kendi araştırmaları sonucunda çok para kazanan bir fizikçi oldu. 2000’li yıllarda, başka yöntemlerin yanı sıra Sornette’in üssel yasa uygulama-ları başarılı sonuçlar verdi...

  11. Aynı denklemler, deprem zamanı tahminlerinde de kullanılmakta. • Dietrich Stauffer’in (Köln Üniv.) de belirttiği üzere, (“İstatistik mekaniğin gelenekdışı bilgisayar uygulamaları”) yakın gelecekte çeşitli alanlarda çok başarılı sonuçlar beklenmekte...

  12. 1000’den fazla bilimsel yayın, 100’den fazla kitap, 100’den fazla -bilinen- özel ve akademik araştırma merkezi. Geç kalınmadan Türkiye’de de kurulur.

  13. Konuşmacının katkıtalarından: * Üssel yasaya uygun ‘korunum yasası’ ve hareket denklemleri (‘stock mechanics’) sanal borsa1 U = h( - 0) =1  düşey hareket =2  salınım, osilasyon Tüm ülke borsalarında mevcut... * Yapay fiyat grafiği  sanal borsa2 Excel uygulaması

  14. Teşekkür ederim... caglart@metu.edu.tr tlf: 210 50 62

More Related