Predicting the profitability of the stock market during a pandemic

dc.authorid0000-0002-7178-0978
dc.authorid0000-0002-5238-3694
dc.authorid0000-0003-3204-0595
dc.authorid0000-0001-5334-8324
dc.contributor.authorBabangida, Jamilu Said
dc.contributor.authorAbubakar, Attahir
dc.contributor.authorMamman, Suleiman
dc.contributor.authorBen Brahim, Fadwa
dc.date.accessioned2022-07-05T05:59:42Z
dc.date.available2022-07-05T05:59:42Z
dc.date.issued2022
dc.departmentİktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi
dc.description.abstractThis paper investigates the impact of the Covid-19 pandemic in predicting the profitability of the stock market of the ten most hit countries at the beginning of the pandemic. The study employed the Artificial Neural Network models for the analysis. Specifically, the Backward Propagation (BP) and Feed-Forward (FF) Neural Network models are used to predict the profitability of the stock market on a daily time frame. Taking Covid-19 into account, the estimation result shows that the Neural Network built is resilient in its ability to forecast the profitability of the stock market in Brazil and China. However, in the case of Germany, Russia, Turkey, and the United States, the Neural Network is partly resilient in its forecasting ability; predicted profitability deviated from the actual profitability in some of the periods. For the remaining countries in the sample, the Artificial Neural Network is found to have a weak prediction power.
dc.description.abstractBu makale, pandeminin başlangıcında en çok etkilenen on ülkenin borsalarının karlılığını tahmin etmede Covid-19 pandemisinin etkisini araştırmaktadır. Çalışma, analiz için Yapay Sinir Ağı modellerini kullandı. Spesifik olarak, Geriye Yayılım (BP) ve İleri Beslemeli (FF) Sinir Ağı modelleri, borsanın günlük bir zaman diliminde karlılığını tahmin etmek için kullanılır. Covid-19 dikkate alındığında, tahmin sonucu, oluşturulan Sinir Ağının Brezilya ve Çin'deki borsanın karlılığını tahmin etme yeteneğinde esnek olduğunu gösteriyor. Ancak Almanya, Rusya, Türkiye ve Amerika Birleşik Devletleri örneğinde, Sinir Ağı tahmin yeteneğinde kısmen esnektir; Bazı dönemlerde tahmin edilen kârlılık fiili kârlılıktan sapmıştır. Örneklemde kalan ülkeler için Yapay Sinir Ağının zayıf bir tahmin gücüne sahip olduğu bulunmuştur.
dc.identifier.doi10.52791/aksarayiibd.908268
dc.identifier.endpage190en_US
dc.identifier.issn2687-3427
dc.identifier.issue2en_US
dc.identifier.startpage183en_US
dc.identifier.urihttps://dx.doi.org/10.52791/aksarayiibd.908268
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12451/9553
dc.identifier.volume14en_US
dc.language.isoen
dc.publisherAksaray Üniversitesi
dc.relation.ispartofAksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Başka Kurum Yazarı
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectCovid-19
dc.subjectBorsa Piyasa
dc.subjectArtificial Neural Network
dc.subjectStock Market,
dc.subjectArtificial Neural Network
dc.subjectStock Market
dc.titlePredicting the profitability of the stock market during a pandemic
dc.title.alternativePandemi döneminde borsa karlılığının tahmini
dc.typeArticle

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Yükleniyor...
Küçük Resim
İsim:
babangida-jamilu said-2022.pdf
Boyut:
742.46 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Tam Metin / Full Text
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
[ X ]
İsim:
license.txt
Boyut:
1.44 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama: