Belirsiz kriter ağırlıkları altında yeni bir ÇKKV yöntemi: Yapay zekâ sohbet robotlarına (ChatGPT4, Copilot, Gemini) dayalı portföy seçimi üzerine bir uygulama

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorGöktaş, Furkan
dc.contributor.authorGüçlü, Fatih
dc.date.accessioned2025-03-04T07:42:17Z
dc.date.available2025-03-04T07:42:17Z
dc.date.issued2024
dc.departmentFakülteler, İşletme Fakültesi, İşletme Bölümü
dc.description.abstractÇok kriterli karar verme (ÇKKV) problemlerinin en tartışmalı noktası kriter ağırlıklandırmadır. Çünkü farklı kriter ağırlıkları genellikle farklı sonuçların ortaya çıkmasına neden olur. Bu çalışmanın amacı kriter ağırlıklarının belirsiz olduğu durumda ÇKKV problemlerini çözebilmek için yeni bir yöntem geliştirmektir. Bu kapsamda bu çalışmada Belirsiz Kriter Ağırlıklarıyla Olabilirlik Değerlendirme Sistemi (U-PES) önerilmiştir. Uzman bilgisinden (yapay zekâ sohbet robotlarından) ve geçmiş veriden yararlanılarak Borsa İstanbul’da işlem gören sekiz adet hisse senedi ile portföy oluşturmada U-PES kullanılmıştır. Buradaki kriterler; beklenen getiri, standart sapma ve Çevresel-Sosyal-Kurumsal Yönetim (ESG) bileşenleri olarak belirlenmiştir. Yapılan uygulamada uzman bilgisi ya da geçmiş veri ile elde edilen sonuçlar arasında genellikle pozitif ama yüksek düzeyde olmayan ilişki olduğu bulunmuştur. The most controversial aspect of multi-criteria decision-making (MCDM) problems is criteria weighting. Because different criteria weights generally lead to different results. This study aims to develop a new method for solving MCDM problems with uncertain criteria weights. In this context, we propose the Possibilistic Evaluation System with Uncertain Criteria Weights (U-PES) in this study. We use U-PES to form a portfolio with eight stocks listed in Borsa Istanbul using expert knowledge (artificial intelligence chatbots) and historical data. Here, we determine the criteria as expected return, standard deviation, and Environmental-Social-Governance (ESG) components. In the application, we observe generally positive but not high-level relationships between the results obtained with expert knowledge or historical data.
dc.identifier.doiDOI: 10.33707/akuiibfd.1454952
dc.identifier.endpage80
dc.identifier.issueÖzel Sayı
dc.identifier.startpage68
dc.identifier.trdizinid1274827
dc.identifier.urihttps://search.trdizin.gov.tr/tr/yayin/detay/1274827
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14619/15112
dc.identifier.volume26
dc.indekslendigikaynakTR-Dizin
dc.relation.ispartofAfyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi
dc.relation.publicationcategoryMakale - Uluslararası Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectÇok Kriterli Karar Verme
dc.subjectPortföy Seçimi
dc.subjectSürdürülebilirlik
dc.subjectYapay Zekâ
dc.subjectChatGPT
dc.subjectMulti-Criteria Decision Making
dc.subjectPortfolio Selection
dc.subjectSustainability
dc.subjectArtificial Intelligence
dc.titleBelirsiz kriter ağırlıkları altında yeni bir ÇKKV yöntemi: Yapay zekâ sohbet robotlarına (ChatGPT4, Copilot, Gemini) dayalı portföy seçimi üzerine bir uygulama
dc.title.alternativeA novel MCDM method under uncertain criteria weights: an application on portfolio selection based on artificial intelligence chatbots (ChatGPT4, Copilot, Gemini)
dc.typeArticle

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
document.pdf
Boyut:
518.67 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.17 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu