Ilk halka arzlarda uzun dönem getirilerinin tahmini: yapay sinir ağları ile imkb için ampirik bir çalışma

Bu çalısmanın amacı İMKB'de ilk defa halka arz edilen hisse senetlerinin uzun dönem getirilerini yapay sinir ağı kullanarak tahmin etmektir. Literatürde uzun dönem halka arz getirilerinin tahmin edilmesinde yaygın olarak Doğrusal regresyon yönteminden yararlanıldığı görülmektedir. Bu çalısmada ise doğrusal regresyon yöntemine ek olarak yapay sinir ağı teknolojisi kullanılmıstır. Uzun dönem getirileri tahmin etmede doğrusal regresyon ve yapay sinir ağı modellerinin performansları karsılastırılmıstır. Elde edilen bulgular yapay sinir ağının uzun dönem halka arz getirilerini tahmin etmede doğrusal regresyon yönteminden daha basarılı olduğunu ortaya koymaktadır.

Halka Arz ,

Uzun Dönem Performans ,

Yapay Sinir Ağı ,

Doğrusal Regresyon ,

İMKB ,

The purpose of this study is to estimate the long run IPO (Initial Public Offerings) returns using artificial neural network (ANN) and linear regression (LR). In wide-ranging literature linear regression is commonly preferred to estimate long run IPO returns. This study applies ANN addition to LR. As a result of comparing the performance of ANN and LR, ANN has better performance than OLS for long run IPO returns in Turkey.

Initial Public Offerings, ,

Long-Run Performance, ,

ANN, ,

OLS, ,

ISE ,