Journals / MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi / 2022 / Cilt: 11 - Sayı: 2

Prices by Artificial Neural Networks (1988-2020)

BIST 100 Endeksi İle Altın Fiyatları İlişkisinin Yapay Sinir Ağları Yöntemiyle Belirlenmesi (1988-2020)

Pages
600–611
Publication Date
2022-04-28
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)

The relevant model provided an accuracy rate of over 54%.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Gold, which has been an important trade and finance tool in every period of history, continues to be utilized as an important investment and reserve tool today.
📊
Key Findings & Data:The data set of the research consists of data from 1988 to 2020.
💡
Conclusion & Impact:The relevant model provided an accuracy rate of over 54%.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:2020 Verileri
⚙️Variables:Finansal Piyasalar · BIST · Altın Fiyatları

Abstract

Gold, which has been an important trade and finance tool in every period of history, continues to be utilized as an important investment and reserve tool today. The main research subject of the study is the change in gold prices and the size of the gold-based trading volume and the relationship between the stock market. The data set of the research consists of data from 1988 to 2020. The existence, direction, and extent of the relationship between gold prices and the BIST 100 index were examined within the scope of the study. The artificial neural networks (ANN) method was used in data analysis. The causality relationships between the variables were examined in two stages as linear and probabilistic. It has been observed that the linear relationship is over 52%the probability-based relationship is 70%. For this purpose, the model developed on the control data of the period 1988-2019 was tested on the data of 2020. The relevant model provided an accuracy rate of over 54%.

Özet

Tarihin her döneminde önemli bir ticaret ve finans aracı olan altın, günümüzde de önemli bir yatırım ve rezerv aracı olarak değerlendirilmeye devam etmektedir. Altın fiyatlarındaki değişim ve altına dayalı işlem hacminin büyüklüğü ile borsa ilişkisi çalışmanın temel araştırma konusunu oluşturmaktadır. Çalışmanın veri seti; 1988-2020 yılları arasındaki verilerden oluşmaktadır. Altın fiyatları ve BIST 100 endeksi arasındaki ilişkinin varlığı, yönü ve boyutu çalışma kapsamında incelenmiştir. Yapay sinir ağları (YSA) yöntemi veri analizinde kullanılmıştır. Değişkenler arasındaki nedensellik ilişkileri doğrusal ve olasılık tabanlı olarak iki aşamada incelenmiştir. Doğrusal ilişkinin %52 ve olasılığa dayalı ilişkinin ise %70 üzerinde olduğu gözlemlenmiştir. Bu amaçla, 1988-2019 dönemine ait kontrol veri üzerine geliştirilen model, 2020 yılına ait veri üzerinde test edilmiştir. İlgili model %54 üzerinde bir doğruluk oranı sağlamıştır.

🔖

Cite This Article

KESKİN, M., YÜCEL, A. (2022). Prices by Artificial Neural Networks (1988-2020). MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi, Cilt: 11 - Sayı: 2, 600–611. https://ajindex.com/articles/393133

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (9)

  1. Asilkan, Ö. ve Irmak, S., (2009). İkinci el otomobillerin gelecekteki fiyatlarının yapay sinir ağları ile tahmin edilmesi, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 14, 375-391. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/tr/pub/sduiibfd/issue/20830/223124
  2. Avcı, E., (2009). Yapay sinir ağları modelleri ile hisse senedi getiri tahminleri, Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 26-1, 443-461. Erişim Adresi: https://dergipark.org.tr/tr/pub/muiibd/issue/485/4282
  3. Aygören, H., (2012). İMKB 100 endeksinin yapay sinir ağları ve newton nümerik arama modelleri ile tahmini, Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi. 4 (1),Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/en/pub/ uaifd/issue/21593/231861 Aygören, H., Sarıtaş, H. ve Moralı, T. (2012). İMKB-100 endeksinin yapay sinir ağları ve newton nümerik arama modelleri ile tahmini. Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi C:4, S:1, 73-88.
  4. Baur D. G. ve Lucey B. M. (2010). Is gold a hedge or a safe haven? An analysis of stocks, bonds and gold. Financial Review, Vol:45 (2), pp.217–229. 10.1111/j.1540-6288.2010.00244.x Bayoğlu, A. (2005). Veri madenciliği ve çimento sektöründe bir uygulama. Akademik Bilişim Konferansları 2005. Gaziantep.(ss. 1-14). Erişim Adresi: https://ab.org.tr/ab05/tammetin/171.pdf BIST, (2019). Pay piyasası yeni pazar yapısında uygulanacak değerlendirme kriterleri ve işlem esasları. Erişim adresi: https://www.borsaistanbul.com/duyurular/2019/10/02/pay-piyasasi-yeni-pazar- yapisinda-uygulanacak. degerlendirme-kriterleri-ve-islem-esaslari (19.12.2019).
  5. Budak, H. ve Erpolat, S (2012). Kredi riski tahmininde yapay sinir ağları ve lojistik regresyon analizi karşılaştırılması. Academic Journal of Information Technology 3 (9), 23-30.
  6. Capie, F.M., Terence C. ve Wood, G. (2005).
  7. Gold as a Hedge Against the Dollar, Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, Vol: 14, No:4, October 2005, s.343-352. Erişim Adresi: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1042443104000794
  8. Ciner, C, Gurdgiev, C. ve Lucey, M. (2013). Hedges and safe havens: An examination of stocks, bonds, gold, oil and exchange rates. International Review of Financial Analysis. Volume 29, September, 202-211. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2012.12.001
  9. Coşkun, A, Güngör, B ve Çodur, M. (2015). Yapay sinir ağı yöntemi ile sermaye yapısını etkileyen faktörlerin belirlenmesi. Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 19 (2), 333-350. Erişim adr