Journals / Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi / 2026 / Cilt: 31 Sayı: 2

An Empirical Investigation of Price Relationships in Commodity Markets Using Association Rule Analysis within a Data Mining Framework

Emtia Fiyatlarında Fiyat İlişkilerinin Veri Madenciliği Kapsamında Birliktelik Analizi İle İncelenmesi

Mohammad Hassan Sakhipoor(SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-2042-5845
Turan Kocabıyık(SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ)0000-0003-3651-206X
Pages
74–88
Publication Date
2026-08-31
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

It was found that the confidence level exceeded 90% for a significant proportion of these rules.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:This study aims to examine co-movement patterns among commodities and between commodities and various macroeconomic variables using a data mining approach.
📊
Key Findings & Data:In the analysis, daily data on 23 commodities and financial indicators for the period from September 10, 2015, to February 1, 2025, were used.
💡
Conclusion & Impact:It was found that the confidence level exceeded 90% for a significant proportion of these rules.
🔬Design:Araştırma Makalesi
📍Scope:2015 Verileri
⚙️Variables:Emtia Piyasaları · Veri Madenciliği · Birliktelik Kuralı

Abstract

This study aims to examine co-movement patterns among commodities and between commodities and various macroeconomic variables using a data mining approach. In the analysis, daily data on 23 commodities and financial indicators for the period from September 10, 2015, to February 1, 2025, were used. Daily price changes were coded as “1” for increases and “0” for decreases to construct the dataset, and the FP-Growth algorithm was applied using WEKA software. As a result of the analysis, 44 strong association rules were obtained. It was found that the confidence level exceeded 90% for a significant proportion of these rules. The findings indicate that the MSCI and S&P 500 indices, in particular, move in the same direction as many metal and energy commodities. On days when the S&P 500 and industrial and precious metals such as copper, silver, and platinum increase together, the MSCI index is also highly likely to move in the same direction. In addition, a strong co-movement pattern was identified between crude oil and the BCOM index. The results reveal that global risk appetite and financial integration play a decisive role in commodity price dynamics and suggest that portfolio diversification opportunities may weaken during periods of high integration.

Özet

Bu çalışma, emtiaların kendi arasında ve çeşitli makroekonomik değişkenlerle gerçekleştirdiği birlikte hareket örüntülerini veri madenciliği yaklaşımıyla incelemeyi amaçlamaktadır. Analizde, 10.09.2015-01.02.2025 dönemine ait 23 emtia ve finansal göstergeye ilişkin günlük veriler kullanılmıştır. Günlük fiyat değişimleri artış için “1”, azalış için “0” şeklinde kodlanarak veri seti oluşturulmuş ve WEKA yazılımında FP-Growth algoritması uygulanmıştır. Analiz sonucunda 44 güçlü birliktelik kuralı elde edilmiştir. Kuralların önemli bir kısmında güven düzeyinin %90 ve üzerinde olduğu tespit edilmiştir. Bulgular, özellikle MSCI ve S&P500 endekslerinin birçok metal ve enerji emtiası ile eş yönlü hareket ettiğini göstermektedir. S&P500 ve bakır, gümüş, platin gibi sanayi ve değerli metallerin birlikte artış gösterdiği günlerde MSCI endeksinin de yüksek olasılıkla aynı yönde hareket ettiği belirlenmiştir. Ayrıca ham petrol ile BCOM endeksi arasında güçlü bir birlikte hareket yapısı saptanmıştır. Elde edilen sonuçlar, küresel risk iştahı ve finansal entegrasyonun emtia fiyat dinamiklerinde belirleyici rol oynadığını ortaya koymakta ve portföy çeşitlendirme olanaklarının yüksek entegrasyon dönemlerinde zayıflayabileceğine işaret etmektedir.

🔖

Cite This Article

Sakhipoor, M. H., Kocabıyık, T. (2026). An Empirical Investigation of Price Relationships in Commodity Markets Using Association Rule Analysis within a Data Mining Framework. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt: 31 Sayı: 2, 74–88. https://ajindex.com/articles/1545552

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (44)

  1. Algan, N., İşcan, E., & Seri̇n, D. (2021). Petrol fiyatının gıda fiyatları üzerine asimetrik etkisi, Türkiye örneği.Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 30(1), 11-21. https://doi.org/10.35379/cusosbil.748530
  2. Batten, J. A., Ciner, C., & Lucey, B. M. (2010). The macroeconomic determinants of volatility in precious metals markets. Resources Policy, 35(2), 65-71. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2009.12.002
  3. Ciner, C. (2001). On the long run relationship between gold and silver prices A note. Global Finance Journal, 12(2), 299-303. https://doi.org/10.1016/S1044-0283(01)00034-5
  4. Doğan, K., & Arslanteki̇n, S. (2023). Veri madenciliğinin önemi ve kütüphanelerde kullanımı. Ankara Üniversitesi Dil ve Tarih-Coğrafya Fakültesi Dergisi, 63(1), 503-541. https://doi.org/10.33171/dtcfjournal.2023.63.1.21
  5. Dumlupınar, M., & Kocabıyık, T. (2023). Yatırım aracı olarak kıymetli metaller: Kıymetli metallerin fiyatını etkileyen unsurlar ve kıymetli metallerde nedensellik ilişkisi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 28(2), 241-266.
  6. David, R., Chaudhry, M., & Koch, T. W. (2000). Do macroeconomics news releases affect gold and silver prices? Journal of Economics and Business, 52(5), 405-421. https://doi.org/10.1016/S0148-6195(00)00029-1
  7. Eren, B. S. (2024). Emtia piyasalarının birlikte hareketlerinin veri madenciliği ile incelenmesi. Ekonomi Politika ve Finans Arastirmalari Dergisi, 9(1), 183-212. https://doi.org/10.30784/epfad.1413706
  8. Frankel, J. A. (2014). Effects of speculation and interest rates in a “Carry Trade” model of commodity prices. Journal of International Money and Finance, 42, 88-112. https://doi.org/10.1016/j.jimonfin.2013.08.006
  9. Fred.stlouisfed.org (2025).Tüm emtiaların küresel fiyat endeksi geçmiş verileri. https://Fred.Stlouisfed.Org/Series/Pallfnfındexm, 30 Ekim, 2025 tarihinde alınmıştır.
  10. Fred.stlouisfed.org (2025). Küresel enerji fiyat endeksi geçmiş verileri. https://Fred.Stlouisfed.Org/Series/Pallfnfındexm, 10 Ekim 2025 tarihinde alınmıştır.
  11. Fred.stlouisfed.org (2025). Küresel gıda fiyat endeksi ve enflasyon geçmiş verileri https://Fred.Stlouisfed.Org/Series/ Pallfnfındexm, 10 Ekim 2025 tarihinde alınmıştır.
  12. Gökhasan, Z. (2023). Uluslararası tarımsal emtia fiyatlarının pay senedi piyasası üzerindeki etkisinin ekonometrik analizi: Türkiye üzerine bir uygulama [Yüksek Lisans Tezi]. Afyon Üniversitesi.
  13. Gürsoy, U., Akçay Kasapoğlu, Ö., & Atalay, K. (2019). R rogramlama ile birliktelik kuralları analizi: tüketicilerin internet üzerinden yaptıkları alışveriş verisinin apriori ve eclat algoritmalarıyla incelenmesi. Alphanumeric Journal, 7(2), 357-368. https://doi.org/10.17093/alphanumeric.585663
  14. Halkos, G. E., & Tsirivis, A. S. (2019). Effective energy commodity risk management: econometric modeling of price volatility. Economic Analysis and Policy, 63, 234-250. https://doi.org/10.1016/j.eap.2019.06.001
  15. Hamilton, J. D. (2009). Causes And Consequences Of The Oıl Shock Of 2007-08. https://www.nber.org/system/files/ working_papers/w15002/w15002.pdf
  16. Headey, D., & Fan, S. (2008). Anatomy of a crisis: The causes and consequences of surging food prices. Agricultural Economics, 39(s1), 375-391. https://doi.org/10.1111/j.1574-0862.2008.00345.x
  17. Ho, G. T. S., Ip, W. H., Wu, C. H., & Tse, Y. K. (2012). Using a fuzzy association rule mining approach to identify the financial data association. Expert Systems with Applications, 39(10), 9054-9063. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2012.02.047
  18. İnce, A. R., & Alan, M. A. (2022). A study on the use of data mining in the planning of ınvestment field. Ekonomi, Politika & Finans Araştırmaları Dergisi, 7(1). https://doi.org/10.30784/epfad.1003459
  19. Investing.com (2025). Küresel enerji fiyat endeksi geçmiş verileri. https://www.investing.com/commodities/enrgy%20pricess, 30 Kasım, 2025 tarihinde alınmıştır.
  20. Investing.com (2025). Emtia fiyatları geçmiş verileri. https://www.investing.com/commodities, 20 Aralık 2025 tarihinde alınmıştır.
  21. Investing.com (2025). Altın ve gümüş fiyatları geçmiş verileri. https://www.investing.com/commodities/gold, 30 Kasım 2025 tarihinde alınmıştır.
  22. İşcan, E. (2022). Metal Fiyatlarının Borsa İstanbul Sınai Endeksi Üzerine Etkisi: Fourier Eşbütünleşme Testinden Bulgular. 2.
  23. Kamışlı, S., Temi̇zel, F., & Kamışlı, M. (2017). Emtia fiyatları birbirlerini etkiler mi asimetrik frekans nedensellik analizi. International Journal of Management Economics and Business, 13(ICMEB17), 0-0. https://doi.org/10.17130/ijmeb.2017ICMEB1735922
  24. Karaatlı, M., Kocabıyık, T., Yalçıner Çal, D., & Çolak, M. (2021). Bıst-30 endeksinde yer alan payların ortak hareketlerinin veri madenciliği kapsamında birliktelik kuralı ile incelenmesi. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 13(25), 548-571. https://doi.org/10.14784/marufacd.976609
  25. Kim, Y., Ghosh, A., Topal, E., & Chang, P. (2022). Relationship of iron ore price with other major commodity prices. Mineral Economics, 35(2), 295-307. https://doi.org/10.1007/s13563-022-00301-x
  26. Kirikkaleli, D., & Güngör, H. (2021). Co-movement of commodity price indexes and energy price index: A wavelet coherence approach. Financial Innovation, 7(1), 15. https://doi.org/10.1186/s40854-021-00230-8
  27. Kocabıyık, T., Dağ, O., & Karaatlı, M. (2021). Borsa İstanbul endekslerinin birlikte hareketi: FP growth algoritması ile bir uygulama. International Journal of Business Economics and Management Perspectives, 2(2), 659-672. https://doi.org/10.29228/ijbemp.52518
  28. Komşuoğlu Yılmaz, N. (2021). Altın, dolar, Euro (avro) kurları ve konut satışları ilişkisi: Granger Nedensellik Analizi ile Bir Uygulama. Florya Chronicles of Political Economy, 7(2), 169-193. https://doi.org/10.17932/IAU.FCPE. 2015.010/fcpe_v07i2005
  29. Kamley, S., Jaloree, S., & S. Thakur, R. (2014). An association rule mining model for finding the ınteresting patterns in stock market dataset. International Journal of Computer Applications, 93(9), 11-20. https://doi.org/10.5120/16242-5792
  30. Köktürk, F., Ankaralı, H., & Sümbüloğlu, V. (2009). Veri Madenciliği Yöntemlerine Genel Bakış. Turkiye Klinikleri J Biostat, 20-21.
  31. Lucotte, Y. (2016). Co-movements between crude oil and food prices: A post-commodity boom perspective. Economics Letters, 147, 142-147. https://doi.org/10.1016/j.econlet.2016.08.032
  32. Masum, Z. H. (2019). Mining stock category association on Tehran stock market. Springer,Soft Computing, 23(4), 1165-1177. https://doi.org/10.1007/s00500-017-2835-9
  33. Matesanz, D., Torgler, B., Dabat, G., & Ortega, G. J. (2014). Co‐movements in commodity prices: A note based on network analysis. Agricultural Economics, 45(S1), 13-21. https://doi.org/10.1111/agec.12126
  34. Nasyuha, A., Jama, J., Abdullah, R., Syahra, Y., Azhar, Z., Hutagalung, J., & Hasugian, B. (2020). Frequent pattern growth algorithm for maximizing display items. TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control), 19, 390. https://doi.org/10.12928/telkomnika.v19i2.16192
  35. Ncube, M., Tessema, D. B., & Gurara, D. Z. (2014). Volatility and Co-movement in commodity prices: New Evidence. Afrıcan Development Bank Group, 28.
  36. Ouyang, R., & Zhang, X. (2020). Financialization of agricultural commodities: Evidence from China. Economic Modelling, 85, 381-389. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2019.11.009
  37. Örçen, H. (2021). Petrol ve doğalgaz fiyatlarının enerji sektöründeki şirketlerin pay senedi verimi üzerindeki etkisi: Türkiye’deki şirketler üzerine bir araştırma. İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, 1-96.
  38. Policyuncertainty.com (2025). Policyuncertainty geçmiş verileri. https://www.policyuncertainty.com/, 11 Ekim, 2025 tarihinde alınmıştır.
  39. Sarı, R., Hammoudeh, S., & Soytas, U. (2016). Dynamics of oil price, precious metal prices, and exchange rate. Energy Economics, 32(2), 351-362. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2009.08.010
  40. Teker, T., & Konuşkan, A. (2022). Fan token fiyatlarında birliktelik etkisi. Uluslararası İşletme, Ekonomi ve Yönetim Perspektifleri Dergisi, 6(2), 359-376. http://dx.doi.org/10.29228/ijbemp.65914
  41. Teker, T., & Kocabıyık, T. (2022). Dünya tarihinde yaşanan salgın hastalıkların sermaye piyasalarına etkisi: COVID-19 incelemesi (1.Baskı) Ankara: Gazi Kitabevi.
  42. Yalçıner Çal, D. (2026). Piyasada en çok tercih edilen kripto paraların birliktelik kuralları analizi ile incelenmesi. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 27(1), 356-379. https://doi.org/10.31671/doujournal.1683267
  43. worldbank.org (2025). Emtia fiyat hareketleri geçmiş verileri. https://www.worldbank.org/en/research/commodity-markets, 26 Kasım 2025 tarihinde alınmıştır.
  44. Masum, Z. H. (2019). Mining stock category association on Tehran stock market. Springer,Soft Computing, 23(4), 1165-1177. https://doi.org/10.1007/s00500-017-2835-9