Ülke Kredi Dereceleri Baz Alınarak Ülkelerin Yapay Sinir Ağları İle Sınıflandırılması

Ertuğrul Karaçuha, Nisa Özge Önal

Abstract


ÖZET

Ülkelerin gelişim sürecine baktığımızda, 1700’li yılların sonlarından itibaren keşfedilen buhar gücü ve sonraki dönemlerde elektrik enerjisi ve elektronik robotlar üretim sürecine katılmıştır. Bir ülke bu keşiflerden ne kadar faydalanıyor ise bu durumla yakından ilişkili olarak ülkenin geliştiğini söylememiz yanlış olmaz. Günümüzde de akıllı robotlar, simülasyonlar, yazılım entegrasyonları, nesnelerin interneti, siber güvenlik, bulut bilişim, eklemeli üretim, zenginleştirilmiş gerçeklik, büyük veri ve analizi gibi konu ve kapsamları içeren endüstri 4.0’dan yoğun bir şekilde bahsedilmektedir. Bu durumda, rekabette üstünlük sağlamak isteyen ülkeler, yüksek teknolojiye yatırım yapmayı veya yatırımcı bulmayı elzem bulmaktadır. Bir ülkenin yatırım yapılabilir olup olmadığınına ilişkin yapılan çalışmaların söz konusu ülke için büyük önem taşıdığı bir gerçektir. Çalışmamızda yapay sinir ağları yöntemi ile kredi derecelendirme kuruluşlarının kısa dönemli yabancı para birimine göre kredi notları baz alınarak  ülkeleri yatırım yapılabilir ve yatırım yapılamaz olarak sınıflandırmak amaçlanmıştır. Çalışmada dünyanın çeşitli bölgelerindeki 38 farklı ülkede bulunan 40 borsa birleşik endeksinin 29 Ağustos 2017 tarihine kadar olan 239 işlem günü kapanış verilerinden yararlanılarak 2 tabakadan oluşan ve saklı tabakada 3 hücre içeren ileri beslemeli ağ kullanılmıştır. Veri seti %70 eğitim verisi, %30 test verisi olarak ayrılmıştır. Test verisinde bulunan Amerika, Arjantin, Endonezya, Gana, Hindistan, Hong-Kong, İsveç, Malezya, Meksika, Rusya, Türkiye ve Yunanistan olmak üzere 12 ülkenin tamamında kredi derecelendirme kuruluşlarının yapmış olduğu sınıflandırma ile tamamen örtüşmüştür.

Anahtar Kelimeler: Yapay Sinir Ağları, Ülke Kredi Dereceleri, Sınıflandırma, Borsa Birleşik Endeksleri

Country’s Classification with Artificial Neural Network Based on Sovereign Credit Ratings 

ABSTRACT

When we look at the development process of the countries, electricity energy and electronic robots have participated in the production process in the period after the steam power discovered since the late 1700's. No matter how much a country is making use of these discoveries, it can not be wrong to say that the country has developed in relation to this situation. Today, it is intentionally talked about industry 4.0, which covers topics such as intelligent robots, simulations, software integrations, internet of things, cyber security, cloud computing, additive production, augmented reality, big data and analysis. In this case, countries that want to gain a competitive advantage find it crucial to invest in high technology or to find an investor. It is a fact that the studies on whether a country can be invested are of great importance for the country. In our study, it was aimed to classify the countries as investment and non-investment with artificial neural networks method based on the sovereign credit ratings of the credit rating agencies in terms of short-term foreign currency. In the study, a feed-forward network consisting of 2 layers and 3 cells in the hidden layer was used, taking advantage of the closing data of 239 trading days until August 29, 2017, of 40 stock composite indexes of 38 different countries in various regions of the world. Dataset is divided into 70% training data and 30% test data. The test data are in full compliance with the classification that credit rating agencies made in 12 countries, including America, Argentina, Indonesia, Ghana, India, Hong Kong, Sweden, Malaysia, Mexico, Russia, Turkey, and Greece.

Key Words: Artificial Neural Network, Sovereign Credit Rating, Classification, Stock Composite Index


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


............................................................................................................................................................................................................................

HOW DO YOU REGISTER and SUBMIT AN ARTICLE?

Registering and Logging in

Submitting an Article