Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11513/4246
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorYasen, Bushra Ismail Yasan-
dc.date.accessioned2025-07-23T08:15:34Z-
dc.date.available2025-07-23T08:15:34Z-
dc.date.issued2025-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11513/4246-
dc.description.abstractBu tez, kesirli mertebeden Black-Scholes diferansiyel denklemini (FOBSDE) cozmek icin yapay sinir ağlarını (YSA) kullanan yeni bir yaklaşım sunmaktadır. Bu denklem, hafıza etkilerini ve yerel olmayan dinamikleri dikkate aldığı icin opsiyon fiyatlandırmasında finansal matematik acısından buyuk oneme sahiptir. Onerilen yontem, kesirli turevler ve sınır koşullarını etkili bir şekilde ele alabilmek icin spektral yaklaşımı kaydırılmış Legendre polinomları ve yapay sinir ağı optimizasyonu ile zekice birleştirmektedir.Cozum, Legendre temel fonksiyonları serisi olarak ifade edilmekte olup, ağırlıklar artık matrisin Frobenius normunu azaltmak amacıyla gradyan inişi yoluyla yinelemeli olarak ince ayarlanmaktadır. Kapsamlı sayısal testler, yontemin doğruluğunu ve verimliliğini gostermekte ve geleneksel sayısal teknikleri geride bıraktığını kanıtlamaktadır.en_US
dc.language.isotren_US
dc.subjectDiferansiye Denklemler Yapay sinir ağları Kesirli Black-Scholes Kesirli Hesap Modifiye Legendreen_US
dc.titleKESİRLİ MERTEBELI BLACK SCHOLES DİFERANSİYEL DENKLEMİ İCİN SİNİR AĞI YONTEMİen_US
dc.typeThesisen_US
Appears in Collections:Fen Bilimleri Enstitüsü

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Bushra tez system .pdf1.17 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.