- Q1 2 %25,0
- Q2 5 %62,5
- Q3 1 %12,5
- Q4 0 %0,0
Akademisyen
PINAR KAYA SOYLU
Doktor Öğretim Üyesi
Marmara Üniversitesi İşletme Fakültesi Yönetim Bilişim Sistemleri Bölümü
- Stock Market Forecasting Methods4
- Market Dynamics and Volatility3
- Financial Markets and Investment Strategies3
- Monetary Policy and Economic Impact3
- Complex Systems and Time Series Analysis2
- Financial Risk and Volatility Modeling1
- Global Financial Crisis and Policies1
- Stochastic processes and financial applications1
- Risk and Portfolio Optimization1
- Imbalanced Data Classification Techniques1
- Neural Networks and Applications1
- Financial Distress and Bankruptcy Prediction1
- Ana Dal Sosyal-Beşeri ve İdari Bilimler Temel Alanı
- Yan Dal Finans
Atıf etkisi
OpenAlex YÖKSİS makalelerinden OpenAlex’te eşleşen: 8 + YÖKSİS · ortak yazar kaydı: 1- i10-indeks
- 4
- Toplam atıf
- 128 Türkiye’de üst %36
- Makale başına
- 14,2
- FWCI
- 2,90 1,00 = dünya ortalaması
- Dünyada üst %1
- 0
- Dünyada üst %10
- 4
En çok atıf alan makaleleri
h-indeks ve atıflar, bu akademisyenin YÖKSİS makalelerinden OpenAlex’te eşleşenlerin atıf sayılarından hesaplanır (Google Scholar, WoS veya Scopus değildir). Eşleşmeyen makalelerin atıfı dahil değildir. Ortak yazarların YÖKSİS kayıtlarında bu akademisyenin YÖK kimliğiyle etiketlenen 1 makale (31 atıf) yalnızca atıf, h-indeks ve i10 hesabına katılır; makale sayıları, yüzdelik dilimler ve sıralamalar kendi YÖKSİS listesinden hesaplanır.
Alan sıralaması
YÖKSİS ?-
Ana dal Sosyal-Beşeri ve İdari Bilimler Temel AlanıPuan sırası #4.459/ 30.167 üst %14,8 Üniversitede #95/ 734Puan 8,35 dergi 7,6 · OA ek 0,75
- Makale sırası11.819/30.167
- Scopus sırası2.489/30.167
- WoS sırası2.573/30.167
- YÖKSİS12
- Scopus8
- WoS8
-
Yan dal FinansPuan sırası #264/ 1.208 üst %21,9 Üniversitede #6/ 31Puan 8,35 dergi 7,6 · OA ek 0,75
- Makale sırası567/1.208
- Scopus sırası135/1.208
- WoS sırası148/1.208
- YÖKSİS12
- Scopus8
- WoS8
-
Kel. Finansal Risk YönetimiPuan sırası #51/ 186 üst %27,4 Üniversitede #1/ 3Puan 8,35 dergi 7,6 · OA ek 0,75
- Makale sırası93/186
- Scopus sırası25/186
- WoS sırası28/186
- YÖKSİS12
- Scopus8
- WoS8
-
Kel. Finansal Tahmin ve ModellemePuan sırası #64/ 239 üst %26,8 Üniversitede #2/ 6Puan 8,35 dergi 7,6 · OA ek 0,75
- Makale sırası125/239
- Scopus sırası35/239
- WoS sırası39/239
- YÖKSİS12
- Scopus8
- WoS8
-
Kel. Yatırımlar ve Portföy YönetimiPuan sırası #115/ 377 üst %30,5 Üniversitede #2/ 12Puan 8,35 dergi 7,6 · OA ek 0,75
- Makale sırası220/377
- Scopus sırası57/377
- WoS sırası57/377
- YÖKSİS12
- Scopus8
- WoS8
İşbirliği ağı
YÖKSİS eser kayıtlarındaki yazar listelerinden. Aynı eserin mükerrer kayıtları bir kez sayılır; kurumlar ortak yazarların YÖKSİS’teki güncel kurumudur.
- Ortak yazar
- 13
- akaturk profili olan
- 8
- Ulusal kurum
- 1
- Ortak yazarlı eser
- %92
Ortak çalıştığı akademisyenler 8
- BÜLENT GÜLOĞLU Profesör · İstanbul Teknik Üniversitesi 4
- MAHMUT BAĞCI Doçent · Marmara Üniversitesi aynı üniversite 4
- DAMLA KARAKÖY ÇAKAREL Araştırma Görevlisi · Marmara Üniversitesi aynı üniversite 1
- MUSTAFA OKUR Profesör · Marmara Üniversitesi aynı üniversite 1
- RESUL AYDEMİR Profesör · İstanbul Teknik Üniversitesi 1
- SELÇUK KIRAN Doçent · Marmara Üniversitesi aynı üniversite 1
- ÖZGÜR ÇATIKKAŞ Profesör · Marmara Üniversitesi aynı üniversite 1
- İLKER AKGÜN Doçent · Marmara Üniversitesi aynı üniversite 1
Ulusal işbirliği 1 kurum
Kurum içi6 ortak eser · Marmara Üniversitesi
- İstanbul Teknik Üniversitesi 4 eser · 2 akademisyen
Diğer ortak yazarlar (yabancı yazarlar dahil) 5
AYÇA ALTINTIĞKAYA PINARMELİSA ERDİLEK KARABAYNURAN CÖMERTPınar Okay
akaturk profili olmayan yazarlar (yabancı araştırmacılar, emekli/ayrılmış akademisyenler, öğrenciler, klinisyenler) isim yazımına göre birleştirilir; “Güllüce M.” gibi kısaltmalar tek bir tam adla eşleşiyorsa o kişiye eklenir.
Dizin çeyrekleri
?- Q1 3 %42,9
- Q2 4 %57,1
- Q3 0 %0,0
- Q4 0 %0,0
Diğer sayımlar
Scopus (SJR)
- YÖKSİS satırı 8
WoS (JCR)
- YÖKSİS satırı 7
Projeler
YÖKSİS’te kayıtlı araştırma ve geliştirme projeleri.
Kayıtlar
-
— YÜKSEK RİSK MOMENTLERİ VE MAKİNE ÖĞRENİMİ İLE PORTFÖY OPTİMİZASYONU: YÜKSEK FREKANSLI VERİ KULLANARAK KRİPTO PARA PİYASALARINDA BİR UYGULAMA
-
— Kuyruk Bağımlılığı Ölçümündeki Yeni Gelişmeler Işığında Türkiye ile Gelişmiş ve Gelişmekte Olan Hisse Senedi Piyasaları Arasında Risk Yayılımı, Finansal Bulaşma, Kaliteye Kaçış ve Kaliteden Kaçış Analizi