2 results
Search Results
Now showing 1 - 2 of 2
Master Thesis Similarities and Differences Between Decentralized Finance and Traditional Finance: Expectations and Approaches of Market Actors(2024) Katar, Gökhan; Sayar, Ali Rıza ZaferTeknolojinin günden güne gelişmesi birçok sektöre yenilik ve inovasyon getirmiştir. En önemli sektörlerden birisi olan finans sektörü de bu gelişmelerden olumlu anlamda etkilenmiştir. Fakat geniş çapta bir sistem olarak ortaya çıkan merkeziyetsiz finans, geleneksel finansa alternatif ya da tehdit olması açısından akademik çalışmalara ve birçok tartışmaya konu olmuştur. Merkeziyetsiz finansın temelinde yer alan blok zincir teknolojileri ve kripto paraların, geleneksel finans sistemine kıyasla sağladığı avantajlar ve dezavantajlar bulunmaktadır. Bu çalışmadaki amaç ise, merkezi olmayan finans ile geleneksel finans arasındaki benzerlik ve farklılıkları, finans sisteminin 5 temel unsuru (fon arz edenler, fon talep edenler, finansal aracılar, yatırım araçları ve düzenleyiciler-denetçiler) kapsamında ele alarak; piyasa aktörlerinin görüşleri, değerlendirmeleri ve bu iki sisteme karşı bakış açılarını araştırmaktır. Bu araştırmada mülakat tekniği kullanılmıştır. 6 adet piyasa profesyoneline 15 soru sorulmuş ve bu sorulara verilen cevaplar ışığında sonuçlar çıkarılmıştır. Merkeziyetsiz finans ve geleneksel finansın kıyaslanmasına karşı piyasa aktörlerinin beklenti ve yaklaşımlarına uygun bir çalışmanın eksikliğinden dolayı literatüre katkı sağlamak amaçlanmıştır.Master Thesis Finansal Oranların ABD REIT'leri Üzerindeki Etkisinin Değerlendirilmesi (Gayrimenkul Yatırım Ortaklıkları) Hisse Getirisi: Bir Makine Öğrenimi Analizi(2024) Haghıghı, Iman Hadian; Sayar, Ali Rıza ZaferBu tez, 2012 ile 2020 yılları arasında ABD Gayrimenkul Yatırım Ortaklıkları (REIT'ler) hisse senedi getirileri üzerindeki finansal oranların etkisini incelemektedir. Random Forest, Gradient Boosting, k-en yakın Komşular, Ridge Regression, Support Vector Regression, Karar Ağacı, Polinomiyal Regresyon, Sinir Ağı, Lasso Regresyon ve XGBoost gibi çeşitli makine öğrenimi modelleri kullanılarak hangi finansal oranların hisse senedi getirileri üzerinde en büyük etkiye sahip olduğu belirlenmeye çalışılmıştır. Çalışmada, 8 yıl boyunca 107 ABD REIT'i ve 17 finansal oran içeren veri seti kullanılmıştır. Araştırma metodolojisi, aykırı değerlerin ele alınması, eksik verilerin yönetilmesi ve analiz için özelliklerin ölçeklenmesi gibi veri hazırlama aşamalarını içermektedir. Modelin geliştirilmesi için 10 katlı çapraz doğrulama ve hiperparametre ayarları için ızgara arama kullanılmıştır. Sonuçlar, özellikle Random Forest modelinin en iyi performansı gösterdiğini ve Dividend Yield (Temettü Verimliliği) ile Asset Turnover (Varlık Devir Hızı) oranlarının en etkili özellikler olarak öne çıktığını göstermektedir. Bu bulgular, gelir dağılımının hisse performansında kritik bir rol oynadığı REIT'lerin özgün finansal yapısını vurgulamaktadır. Çalışma, hisse senedi getirilerinin ana sürücülerini belirleyerek yatırımcılar, REIT yöneticileri ve politika yapıcılar için önemli bilgiler sunmaktadır. Ayrıca, daha ileri teknikler ve genişletilmiş veri setleri kullanılarak finansal oranlar ile REIT performansı arasındaki ilişkilerin daha derinlemesine incelenmesi için gelecekteki araştırma yönlerine önerilerde bulunmaktadır.