LEE- Endüstri Mühendisliği-Doktora
Bu koleksiyon için kalıcı URI
Gözat
Son Başvurular
1 - 5 / 34
-
ÖgeUzaktan eğitimde sürdürülebilirlik analizi: Çok-paydaşlı çok-kriterli bulanık karar verme yaklaşımı(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2024-12-19)Uzaktan eğitimin dinamik ve sürekli gelişen yapısı göz önüne alındığında, yükseköğretim kurumları, eğitim kalitesini koruma ve sürdürülebilirlik hedeflerine ulaşma konusunda kritik bir öneme sahiptir. Bu hedeflere ulaşabilmek için, paydaşların farklı görüşlerini dikkate almak, doğru paydaşları belirlemek ve hedefleri açık bir şekilde tanımlamak gereklidir. Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemleri, paydaş katılımını artırarak belirsizlikleri yönetmeye ve etkin çözümler geliştirmeye olanak sağlamaktadır. Özellikle bulanık sayılarla yapılan analizler, paydaşların farklı ihtiyaç ve beklentilerindeki belirsizlikleri dikkate alarak daha doğru ve güvenilir sonuçlar elde edilmesine katkı sağlamaktadır. Bu bağlamda, uzaktan eğitimde sürdürülebilirliği sağlamak için bulanık ÇKKV yöntemlerini kullanmak önemli avantajlar sunmaktadır. Bu tez çalışmasında, uzaktan eğitim sürdürülebilirliğini çok-paydaşlı ve çok-kriterli bir bakış açısıyla ele almak amacıyla bulanık ÇKKV teknikleri ile sistematik bir çerçeve önerilmektedir. İlk ÇKKV yaklaşımında, sürdürülebilir uzaktan eğitim tasarımına yönelik öğrenci ihtiyaçları ve bu ihtiyaçların karşılanabilmesi için gerekli tasarım gereklilikleri analiz edilmiştir. Bu amaçla, küresel bulanık Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) ile entegre edilen küresel bulanık Kalite Fonksiyon Göçerimi (KFG) metodolojisi, uzaktan eğitim tasarım sürecini analiz etmek üzere ilk kez uygulanmıştır. Bu yaklaşım, öğrencilerin beklentileri ile eğitim yöneticilerinin stratejik hedefleri arasında uyum sağlayarak, uzaktan eğitim sistemlerinin sürdürülebilirliğini artırmayı hedeflemiştir. Sonuçlar, öğrencilerin etkileşim ve iletişim ihtiyaçlarının karşılanmasının, ders geçmişine erişim ve izleme imkanının sağlanmasının öncelikli gereksinimler arasında yer aldığını ortaya koymuştur. Tasarım gereklilikleri olarak ise, teknolojik altyapının uygunluğu, yazılımın ders gereksinimlerini karşılaması, nitelikli personel desteği ve interaktif ders materyallerinin öncelikli olarak belirlenmiştir. İkinci ÇKKV yaklaşımında, resim bulanık MACTOR (Matrix of Alliances and Conflicts: Tactics, Objectives, and Recommendations) yöntemi kullanılarak video konferans yazılımı seçimi sürecinde farklı paydaşların hedeflere katkıları değerlendirilmiştir. Resim bulanık sayılarla yapılan analizler, MACTOR yönteminin ele alamadığı belirsizliklerin yönetilmesinde daha esnek bir çerçeve sunmuştur. Bu yaklaşımla, hangi paydaşların kritik rollerde olduğu ve karar süreçlerine nasıl etki ettikleri belirlenmiş, video konferans araçları seçim sürecinde paydaşların rollerine dair kapsamlı bir inceleme yapılmıştır. Çalışmada, akademik personel, öğrenciler, IT personeli, yönetici personel ve teknoloji sağlayıcıları gibi paydaş grupları ele alınmış ve bu paydaşların süreçle ilgili farklı bakış açıları karşılaştırılmıştır. Sonuçlar, yönetici personelin ve teknoloji sağlayıcılarının sistemdeki en etkili paydaşlar olduğunu, akademik personelin ise diğer paydaşlara liderlik eden kritik paydaş olarak öne çıktığını ortaya koymuştur. Kesintisiz öğrenmenin sürdürülmesi, ders materyallerinin yüklenmesi, sınavların ve ödevlerin yapılabilmesi, bu materyallerin toplanabilmesi ve derslerin bulutta kaydedilmesi, en öncelikli amaçlar olarak belirlenmiştir. Üçüncü ÇKKV yaklaşımında, nötrosofik AHP-Copeland yaklaşımı kullanılarak iç paydaşların (öğrenciler, akademik personel, IT personeli ve yönetici personel) sürdürülebilirlik kriterlerine yönelik farklı bakış açıları analiz edilmiştir. Geleneksel AHP yöntemi, karar vericilerin kesin yargılarına dayanırken, nötrosofik kümeler doğruluk, yanlışlık ve belirsizlik üyeliklerini özerk olarak tanımlayarak daha esnek karar süreçlerine olanak tanımaktadır. Ayrıca, Copeland yöntemi ile nötrosofik AHP ilk defa entegre edilerek kriterlerin nihai sıralaması elde edilmiştir. Sonuçlar, öğrenci kriterinin ağırlığının genel olarak diğer kriterlerden daha yüksek olduğu, ardından akademik personel kriterinin geldiğini göstermiştir. Öğrenci alt kriterlerinden motivasyon ilk sırada, bilgisayar yetkinliği ise son sırada yer almaktadır. Akademik personel alt kriterlerinden, ilk sıradaki kriter paydaşlar açısından değişiklik gösterirken, değerlendirme yöntemi genellikle son sırada yer almaktadır. IT personeli alt kriterlerinden erişebilirlik, önemli bir kriter olarak öne çıkmaktadır. Yönetici personel alt kriterlerinden strateji belirleme ilk sırada yer alırken, hizmet maliyeti son sırada bulunmaktadır. Son ÇKKV yaklaşımında, MACTOR yöntemi dairesel sezgisel bulanık sayılarla genişletilmiş ve faktör analizi (FA) ile birlikte yeni bir metodoloji geliştirilmiştir. Bu metodoloji, bulanık sayılarda daireselliği dikkate alarak karar alma süreçlerindeki belirsizlik ve eksik bilgi sorunlarına yönelik güvenilir ve etkili çözümler sunmaktadır. Ayrıca, etkili ve karşılaştırılabilir bir karar verme yaklaşımı sağlamak amacıyla çok değişkenli istatistiksel analiz yöntemi olan FA ile entegre edilmiştir. Bu yaklaşım, sürdürülebilir uzaktan eğitim amaçlarına katkıda bulunan paydaşlar arasındaki ilişkilerin analiz edilmesini, paydaşların bu amaçlara olan katkılarının belirlenmesini ve bilgi eksikliği durumunda etkili kararlar alınmasını hedeflemektedir. Çevresel, ekonomik, sosyal, teknik, kurumsal, pedagojik ve psikolojik faktörlere ulaşmada paydaş katkıları ve sürdürülebilir uzaktan eğitimin paydaşları arasındaki ilişkiler ortaya çıkarılmıştır. Sonuçlar, tüm paydaşlar açısından kurumsal faktörün önemini vurgulamış ve bu faktörün karar süreçleri üzerindeki kritik rolünü göstermiştir. Pedagojik ve psikolojik faktör bağlamında ise, öğrenciler ve akademik personel öne çıkmakta ve önemli roller üstlenmektedir. İdari personel ve hizmet sağlayıcılar ise çevresel ve ekonomik faktörlerle daha yakından ilgilidir. Teknik alanda ise, akreditasyon kuruluşları, IT personeli ve idari personel kritik roller üstlenmektedir. Özetle, bu tez çalışması, uzaktan eğitimde sürdürülebilirlik analizini çok-paydaşlı çok-kriterli bulanık karar verme süreçleri çerçevesinde ele alarak farklı ÇKKV yaklaşımları sunmaktadır. Paydaşların farklı bakış açılarını entegre eden ve belirsizlikleri ele almayı amaçlayan bu yaklaşımlar, hem teorik hem de pratik anlamda literatüre önemli katkılar sağlamaktadır. Eğitim yöneticilerine stratejik planlama ve paydaş yönetimi konularında rehberlik ederek, uzaktan eğitim sistemlerinin sürdürülebilir olmasına katkı sağlayabilir.
-
ÖgeTakım çalışması esaslı demontaj hattı işgören atama ve dengeleme problemi için oyun teorisi odaklı yaklaşımlar(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2023-09-05)Doğal kaynakların korunması, enerji tasarrufu, çevresel kirliliğin azalması ve yeşil iş imkanları sürdürülebilir bir gelecek için gerekli olduğundan ürün geri kazanımının teşvik edilmesi ve desteklenmesi önemlidir. Ürün geri kazanımı atık ürünlerin, malzemelerin veya bileşenlerin toplanması, ayrıştırılması ve işlenerek yeniden kullanıma veya geri dönüşüme kazandırılması sürecidir. Yeniden imalat sayesinde de geri kazanılmış malzemeler, yeni ürünlerin üretiminde kullanılarak kaynakların daha verimli bir şekilde tüketilmesini sağlar, yeni hammaddelerin çıkarılmasını azaltır, atıkların üretimiyle ilişkili olan çevresel etkileri engeller ve yeni iş imkanları yaratır. Bu bağlamda yeniden üretim ve ürün geri kazanımı kavramları döngüsel ekonomi modelinin temel parçalarıdır. Bu kavramlar içerisinde demontaj işlemi önemli bir adımdır. Demontaj faaliyetlerinin iyi yapılandırılmış demontaj hatları aracılığıyla kaynakların etkin bir şekilde kullanılarak yürütülmesi, ürün geri kazanım sürecinin verimliliği üzerinde doğrudan bir etkiye sahiptir. Bir ürünün yeniden kullanımı için gerekli olan demontaj, ürünün bileşenlerine veya alt montajlarına sistematik bir şekilde ayrılmasıdır. Ürün demontajı için yüksek verim oranı elde etmek ve otomasyonu sağlayabilmek adına en uygun tasarım bir hücre veya bir iş istasyonundan ziyade akış hatlarıdır. Bu hatlarda tek parça akışın sağlanması verimliliği artırarak, hataları azaltarak ya da görünür yaparak ve zamanın etkin bir şekilde kullanılmasını sağlayarak stok miktarını azaltır, maliyeti düşürür ve müşteri taleplerine daha hızlı yanıt verme yeteneği sağlar. Tek parça akışı sağlamak için de önemli noktalardan biri hattın etkin bir şekilde dengelenmesidir. Bu bağlamda demontaj hattı dengeleme problemi (DHDP), demontaj işlerinin çeşitli kısıtları karşılayarak iş istasyonlarına dağıtılması olarak ifade edilebilir. Etkin bir şekilde çözülen DHDP ekonomik, çevresel ve sosyal avantajları sunarak sürdürülebilirlik hedeflerine katkıda bulunur. Demontaj hattının fiziksel ve operasyonel yönleri, DHDP için çeşitli çözüm yöntemlerinin geliştirilmesine yol açmıştır. Sistem tasarımı yönlerinden biri takım çalışması esaslı demontaj hatlarıdır. Bu tasarım birden fazla çalışanın bir istasyonda aynı ürün üzerinde eşzamanlı olarak farklı işlemleri yürüttüğü takım çalışması esaslı demontaj hatlarıdır. Bu tür demontaj hattının performans, teslim süresi, alan kullanımı, esneklik ve çalışan motivasyonu üzerinde olumlu etkileri vardır. Ayrıca kusurların çabuk fark edilmesi ve görerek öğrenme de bu istasyonlarda çalışanlar arasındaki bilgi ve deneyim paylaşımı, iş birliği içinde hareket etme ve ortak hedeflere odaklanma sayesinde gerçekleşir. Diğer bir DHDP çözüm yöntemi geliştirme potansiyeli olan yön ise insan faktörüne dayanmaktadır. Bir demontaj hattında çalışanların performansları farklı beceri ve çabalarından dolayı heterojenlik göstermektedir. Dolayısıyla bir demontaj işinin işlem zamanı, kalitesi ve çıktı oranı çalışana bağlı olarak değişebilmektedir. Bu varsayım, problem ile gerçek hayat uygulamaları arasındaki tutarlılığı sağlar. Organizasyonel bakış açısıyla bakıldığında ise atama kararlarında çalışanların tercihlerinin dikkate alınması DHDP için yeni bir yönelimdir. Günümüz örgütlerinde çalışanların tercihlerini dikkate almak iş memnuniyetinin, motivasyonun ve performansın yükseltilmesini sağladığından, çalışan bağlılığını artırmak ve onlara esnek çalışma programları sunmak cazip hale gelmiştir. Tüm bu yönler aynı anda dikkate alındığında DHDP çok amaçlı optimizasyon problemine dönüşmektedir. Bu problemde bazıları birbiriyle çelişebilen çeşitli amaçlar olması nedeniyle çözüme ulaşılması zor olan bir problem türüdür. Bu tarz problemde karar vericiler, tek bir çözüm yerine birbirine baskın olmayan çözümlerden oluşan Pareto optimal çözüm kümesini kullanarak kendi hedefleri doğrultusunda en çok tercih edilen çözümü bulma eğilimindedirler. Bu çalışmada ele alınan demontaj hattı işgören atama ve dengeleme probleminde (DHİADP) yalnızca heterojen çalışanlara sahip takım çalışması esaslı iş istasyonları değil, aynı zamanda çalışanların demontaj işleri üzerindeki tercihleri ve performansları da dikkate alınmaktadır. Bu doğrultuda, yeni çok amaçlı karma tamsayılı doğrusal programlama modeli (KTDPM), amaçları işgören sayısını, iş istasyonu sayısını, iş yükü dengesizliğini en aza indirmek, işgören memnuniyetini ve performansını en üst düzeye çıkarmak olan beş amaçla formüle edilmiştir. Aynı anda dikkate alınan ve birbiriyle çelişebilen çeşitli amaç fonksiyonlarının varlığı DHDP'de çözüme ulaşmanın zor olmasına neden olabilmektedir. Bu nedenle bu çalışmada ele alınan DHİADP bağlamında oyun teorisi odaklı yaklaşımlardan yararlanılarak sezgisel yöntemler geliştirilmiştir. Etmenleri iş, okul, ev gibi kaynaklarla verimli ve adil bir şekilde eşleştirmek için kullanılan eşleştirme algoritmaları uyarlanmıştır. Bu amaçla, Olasılıksal seri, Rassal diktatörlük ve Ertelemeli kabul algoritmalarının çeşitli versiyonlarını formüle edilmiştir. Eşleştirme algoritmaları gibi oyun teorisi odaklı sezgisel yöntemler, birden fazla etkileşimli karar vericinin olduğu problemler de dahil olmak üzere çok çeşitli karar verme problemlerine uygulanabilir. Birden çok etmenin aynı anda aynı kaynağı kullanmak istemesi gibi, farklı etmenlerin veya kaynakların amaçlarının çeliştiği durumlarla başa çıkabilirler. Olasılıksal seri, Rassal diktatörlük ve Ertelemeli kabul algoritmalarını içeren oyun teorisi mekanizmalarına ve işgören tercihlerini ve performanslarını içeren listelere göre altı farklı sezgisel yöntem geliştirilmiştir. Geliştirilen sezgisel yöntemlerin performansını test etmek ve karşılaştırmak için çeşitli analizler yapılmıştır. Demontaj hattı dengeleme literatüründeki algoritmalar ile endüstriyel vakalar üzerinden karşılaştırılması yapılarak önerilen algoritmaların geçerliliği test edilmiştir. Literatürde montaj hattı dengeleme problemlerinin çözümü için kullanılan bazı test problemleri, geliştirilen bir prosedür ile demontaj hattı dengeleme problemlerine uygun olacak şekilde dönüştürülmüştür. Yeni oluşturulan doksan tane test örneği üzerinden önerilen altı sezgisel yöntemin birbirleriyle karşılaştırılması yapılmıştır. Küçük problemler üzerinden optimal sonuçlara göre sezgisel yöntemleri karşılaştırmak için de problemin matematiksel modeli Artırılmış Epsilon Kısıt Yöntemi 2 (AUGMECON2) metodu ile çözülmüştür. Yeni oluşturulan test problemlerinin çözümleri üzerinde yapılan istatistiksel analizler ile DHDP çözümünü etkileyen faktörlerin etkileri ortaya konulmuştur. Bağımlı değişken olarak alan kullanım faktörünü (AKF), bağımsız değişken olarak çevrim süresi ve esneklik oranını içeren bir varyans analizi (ANOVA) testi gerçekleştirilmiştir. Önerilen sezgisel yöntemlerin üstünlüğü karşılaştırmalı çalışmalarla gösterildikten sonra atık elektrikli ve elektronik eşya (AEEE) endüstrisindeki bir çamaşır makinesi demontaj sistemine uygulanmıştır. Uygulama, klasik bir demontaj sistemi tasarımına kıyasla önerilen sistemin demontaj hazırlık süresi (%65) ve alan gereksinimi (%64) için performans artışı sağladığını göstermiştir. DHDP'nin popüler bir araştırma konusu olduğu düşünüldüğünde, bu çalışmanın sunduğu katkılar literatürü oldukça zenginleştirecektir. Bu katkılardan biri oyun teorisine dayalı yaklaşımlar geliştirilerek ilk kez takım çalışması esaslı istasyonlarla demontaj hattı dengeleme probleminin çözülmesidir. Dahası DHDP'inde işgören tercihleri modellenerek çalışan memnuniyeti ilk kez ele alınmıştır. İşgören becerilerine ve çabalarına dayalı olarak demontaj işlerinin süreleri tempo derecelendirme yöntemine başvurularak hesaplanmış ve işgörene bağlı olarak kabul edilmiştir. Literatürdeki montaj hattı dengeleme veri setinin demontaj hattı dengeleme veri setine dönüştürülmesi için bir prosedür geliştirilmiş ve geliştirilen sezgisellerin performans karşılaştırması bu veri kümeleri üzerinden gerçekleştirilmiştir. Son olarak da çamaşır makinesi demontajı için gerçek bir endüstriyel DHDP veri seti literatüre kazandırılmıştır.
-
ÖgeStratejik dikey bütünleşme kararlarının modellenmesi(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2023-07-18)İşletmelerin pazardaki rekabet üstünlüğünde faaliyet sınırları stratejik olarak büyük öneme sahiptir. İşletmeler üstünlük sağlamak için organizasyon yapıları ve içinde bulundukları çevrede uyum sağlayacak şekilde faaliyet sınırlarını belirlemek durumundadırlar. İşletmelerin faaliyetlerini kendi bünyesinde gerçekleştirmesi, dış kaynak kullanımı, ortak girişimler, stratejik işbirlikleri, firma satın almaları gibi konuların işletme performansına etkisi, uzun zamandır uygulamada ve literatürde araştırılan konulardır. İşletmeler önemli faaliyetleri kendi bünyelerine almadıklarında rekabet üstünlüklerini kaybetme, buna karşılık önemsiz faaliyetleri firma bünyesinde gerçekleştirdiklerinde ise pazarı kaybetme riskiyle yüzleşmektedirler. İşletmelerin faaliyetlerini içeride yapma veya dışarıdan alma kararını verdikleri ve sınırlarının ne olması gerektiği üzerinde yapılan araştırmalar dikey bütünleşme stratejileri konusu kapsamındadır. Dikey bütünleşme kapsamında araştırmalar yapılmış olup sürekli gelişen pazar koşullarında çalışmalar aralıksız sürdürülmeye devam etmektedir. İşletmelerin stratejik dikey bütünleşme kararlarının modellenmesi bu tez kapsamında ele alınmıştır. Literatürde dikey bütünleşme için karar vermeyi destekleyen farklı modeller bulunmaktadır. Bu çalışma içerisinde bu modeller metodolojilerine göre gruplandırılmakta ardından genel ve fonksiyon spesifik olarak iki ana ayrımda gözetilmekte, ve ayrıca uygulama alanları göz önünde bulundurularak sınıflandırılmaktadır. Literatürdeki modeller incelendiğinde dikey bütünleşmenin belirsizlik yönü dahil edilmeden bu modellerin geliştirildiği saptanmıştır. Ayrıca dikey bütünleşme kararları stratejik bir nitelik taşır ve daha az sıklıkla alınır. Bu tez çalışması, literatüre yeni bir veri odaklı model sunarak, dikey bütünleşme kararlarının tüm bu özelliklerine odaklanarak literatüre katkıda bulunmayı hedeflemektedir. Endüstri 4.0 ile birlikte BT alanındaki çalışmalar hız kazanmıştır. Strateji yönetimi ve BT alanında kararları incelemek de bu anlamda değerlidir. Bu tez çalışmasında, literatürdeki modellerden yararlanan ve sonuçları gerçek Bilişim Teknolojisi (BT) vakalarından elde edilen verilerle değerlendiren bir metodoloji önerilmektedir. BT projelerinde doğru bir şekilde yap veya satın al kararlarını tahmin eden bir model oluşturmak için çeşitli yöntemler izlenmiştir. İlk olarak, BT alanında gerçek vakalarda kullanılan yirmi bir farklı yap veya satın al kararı derlenmistir. Bu kararlar bu çalışmadan önce alınmıştır ve bu örneklerin sonuçları şu anda kullanılmaktadır. Ürünlerin (vakaların) detayları şöyledir: 4 adet web tabanlı yazılım ürünü (1 içeride yapma ve 3 satın alma kararı), 6 adet mobil uygulamalı web tabanlı yazılım (2 içeride yapma ve 4 satın alma kararı), 2 adet web hizmeti geliştirme (2 içeride yapma), 1 adet web hizmeti geliştirme ve üçüncü taraflarla entegrasyon (1 içeride yapma), 2 adet ERP yazılım ürünü (1 içeride yapma ve 1 satın alma kararı), 2 adet CRM yazılım ürünü (1 içeride yapma ve 1 satın alma kararı), 2 adet sohbet botu (1 içeride yapma ve 1 satın alma kararı), 1 adet robotik süreç otomasyonu platformu yazılım ürünü (1 içeride yapma) ve 1 adet çalışma saatleri kaydetme platformu (1 içeride yapma). Bu kararların verileri, literatürden elde edilen üç farklı bilgi temelli genel model ile değerlendirilmiştir. Bu bilgi temelli modeller arasında elde edilen en yüksek doğruluk oranı %76 olarak belirlenmiştir. Ardından literatürde sıkça rastlanan karar ağacı modellerinden de iki çalışma için analizler aynı veri seti ile yapılmış ve erişilmiş en yüksek doğru tahminleme oranı bu modellerde %71 olmuştur. Çalışmanın devamında, aynı vakalar Naïve Bayes ile üç bilgi tabanlı genel model tarafından sunulan faktörler kullanılarak analiz edilmiştir. Belirsizliği yansıtabilmek için Naïve Bayes algoritması kullanılan karar modelinde elde edilen en yüksek doğruluk oranı %67 olarak tespit edilmiştir. Analizlerin sonucunda, dikey bütünleşme kararlarını BT ile ilişkili faktörler kullanarak belirlemek için yeni bir veri temelli model önerilmiştir. Bu modelde Naïve Bayes algoritması kullanılmıştır. Veri temelli bu model, kararların %86'sını doğru bir şekilde sınıflandırmıştır. Farklı modeller ve analiz metotları ile yürütülen bu tez çalışmasında dikey bütünleşme için belirsizlik, seyrek alınan kararlar olma ve çok boyutlu olma yönlerini ele alan; Naïve Bayes kullanan ve veriye dayalı modelin en iyi sonuçlar ile tahminleme yaptığı tespit edilmiştir.
-
ÖgeSentiment analysis model proposal with deep learning techniques on big data: Portfolio selection with the help of industry indicators(Graduate School, 2023-09-12)The prediction of stock movements is a highly complex problem due to the influence of numerous variables on performance. However, even a slight improvement in prediction accuracy can lead to significant impacts on the rate of return. Also, it is very difficult to determine the right variables, methods and parameters that will be used to predict these changes since stock markets are very complex and dynamic. Processing unstructured data has become widespread in the era of big data besides handling relational or structural data. In recent years, machine learning and sentiment analysis have been visited by many researchers to predict the stock market where integration such types of unstructural data, such as news and financial data, has direct impact. While only technical indicators and macroeconomic data were utilized in financial prediction problems in the past, nowadays researches have shown that also using news, comments and reports as data sources gives better outcomes. It has been observed that these non-numerical data make a significant difference to the performance in the stock market prediction. Efficient financial management is a key challenge facing businesses today. One critical aspect of financial management that businesses should prioritize is the creation and maintenance of an investment portfolio. This is especially important in today's globalized society, where intense competition and rapid economic changes at both national and international levels create a complex operating environment. In this thesis, a stock prediction framework is developed with feature selection, prediction and evaluation methods by using a variable pool consisting of different variable groups. Contrary to the existing studies, the change between the opening and closing prices of the next day, which is more suitable for real life, is predicted. Also, daily sliding window cross validation methodology is included in the study to reflect the real-life scenario. The framework consists of ten main and four expanded variable groups ranging from financial to operational indicators. Experimental results showed that competitive performance in terms of accuracy and rate of return were achieved. Detailed presentations of techniques for sentiment analysis and text analytics are included in the next section. Fundamental methods of text analytics such as preprocessing of texts, text-based feature engineering techniques, text classification and topic models are presented. At the end of the chapter, sentiment analysis models are explained with examples. Approaches and results used in different sentiment analysis models are compared. Also, with state of art sentiment analysis models, the sentiment labels of the sector news were predicted and the results from this framework were combined with a fuzzy soft-set method in this study. To determine the fuzzy membership function, the normalized weekly cumulative rate of returns of prediction models were utilized as the criteria. In addition to proposing a new approach, our research varies from previous studies in terms of data coverage and the models that we used in both sentiment analysis and prediction phase. Performance of the proposed methodology was evaluated with the cases where news and financial data are used separately and together Finally, comparative analyzes with portfolio selection and optimization methods are presented. Portfolios created with different models for stocks will be compared with the performance metrics whose definitions are given.
-
ÖgeA scheme proposal for the development of machine learning-driven agent-based models through case studies(Graduate School, 2023-09-15)Agent-based modeling (ABM) has garnered extensive application across various disciplines, presenting an instrumental tool for researchers. However, the creation of effective and precise agent-based models (ABMs) presents an intricate challenge. The integration of machine learning (ML) methodologies into ABMs could potentially simplify the modeling process and augment model performance. This dissertation presents an exhaustive exploration of the relationship between ABM and ML methodologies, elucidating the advantages and disadvantages of data-driven ABMs. The predominant challenge in the development of ABMs is the delineation of agents' behavioral rules. To surmount this challenge, a main scheme utilizing ML methodologies within ABMs is proposed. This scheme is examined through the lens of pertinent academic literature. Within this central framework, three sub-frameworks are introduced to model agent behaviors in ABMs via ML methodologies. Each of these sub-frameworks pivots around the principle of employing ML methodologies to derive agent behaviors. Sub-Framework I offers a comprehensive roadmap for researchers aiming to implement an ABM with predictive capabilities. This sub-framework intertwines theoretical support with ML methodologies with the aim of enhancing the precision of ML-generated agent behavior. To determine how well ML techniques enhance the accuracy and ease of building ABM, Sub-Framework I was applied to a real-world case using supervised learning methods. Sub-Framework II offers guidance to researchers with the objective of creating ABMs for optimization purposes. The effectiveness of this framework is scrutinized in a simulated environment employing Reinforcement Learning (RL) techniques as the ML methodology. Lastly, Sub-Framework III serves as a guide for researchers endeavoring to create an ABM for understanding objectives. Its empirical validation is undertaken through a real-world case study. This framework utilizes Inverse Reinforcement Learning (IRL) and Reinforcement Learning (RL) as ML methodologies. The findings of these models developed through the frameworks suggest that ML approaches may facilitate the development of ABMs.