KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Doğuş Üniversitesi Dergisi / 2016 / Cilt: 17 - Sayı: 1

ALTIN FİYATLARININ YAPAY SİNİR AĞLARI İLE TAHMİNİ VE BİR UYGULAMA

FORECASTING GOLD PRICES BY USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK AND AN APPLICATION

RIDVAN YÜKSEL
SONER AKKOÇ
Sayfa
39–50
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Elde edilen bulgular yapay sinir ağlarının altın fiyatlarının tahmininde başarı ile kullanılabileceğini göstermektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmada altın fiyatlarını yapay sinir ağları ile öngörmek amacıyla, altın fiyatlarını etkileyebileceği düşünülen değişkenler olan Gümüş fiyatları, Brent Petrol fiyatları, ABD doları/ EUR paritesi, EuroNext100 endeksi, Amerika Dow Jones Endeksi, 13 Hafta vadeli ABD bonosu faiz oranı ve ABD TÜFE endeksi kullanılarak modeller kurulmuştur.
📊
Temel Bulgular & Veri:Yapay sinir ağları ile kurulan modellerden elde edilen tahmin sonuçları, gerçek değerler ile R2, RMSE, MAE ve MAPE % gibi performans kriterleri hesaplanarak karşılaştırılmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Elde edilen bulgular yapay sinir ağlarının altın fiyatlarının tahmininde başarı ile kullanılabileceğini göstermektedir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Yapay Sinir Ağları · Altın Fiyat Öngörüsü · Altın Yatırımı

Özet

Bu çalışmada altın fiyatlarını yapay sinir ağları ile öngörmek amacıyla, altın fiyatlarını etkileyebileceği düşünülen değişkenler olan Gümüş fiyatları, Brent Petrol fiyatları, ABD doları/ EUR paritesi, EuroNext100 endeksi, Amerika Dow Jones Endeksi, 13 Hafta vadeli ABD bonosu faiz oranı ve ABD TÜFE endeksi kullanılarak modeller kurulmuştur. Yapay sinir ağları ile kurulan modellerden elde edilen tahmin sonuçları, gerçek değerler ile R2, RMSE, MAE ve MAPE % gibi performans kriterleri hesaplanarak karşılaştırılmıştır. Elde edilen bulgular yapay sinir ağlarının altın fiyatlarının tahmininde başarı ile kullanılabileceğini göstermektedir. Yapılan duyarlılık analizinin sonuçları değerlendirildiğinde altın fiyatlarını etkileyen faktörlerin başında gümüş ve petrol fiyatlarının geldiği tespit edilmiştir.

Abstract

In this study, we constructed the models to predict gold prices through neural network by using some variables that are assumed to affect gold prices such as silver prices, Brent prices, USD/EUR parity, EuroNext 100 index, Dow Jones Index, 13-weeks the US bond interest rates, CPI in the US. The estimation results of these artificial neural network models are compared with real values by using calculated performance criteria such as R2, RMSE, MAE and MAPE % values. The findings suggest that artificial neural networks can be successfully used to estimate the gold prices. According to the results of sensitivity analysis, the major factors that affect the gold prices are silver and oil prices

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

YÜKSEL, R., AKKOÇ, S. (2016). ALTIN FİYATLARININ YAPAY SİNİR AĞLARI İLE TAHMİNİ VE BİR UYGULAMA. Doğuş Üniversitesi Dergisi, Cilt: 17 - Sayı: 1, 39–50. https://ajindex.com/articles/126078

Kaynakça (19)

  1. Aksoy, M.,ve Topçu, N. (2013). Altın ile hisse senedi ve enflasyon arasındaki ilişki. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 27(1), 59-78.
  2. Aksu, E. (2008). Altın piyasasında fiyat oluşumu, (Yayınlanmamış yüksek lisans tezi), Atatürk Üniversitesi.
  3. Ariovich, G. (1983). The impact of political tension on the price of gold. Journal For Studies in Economics and Econometrics, 16, 17-37.
  4. Aygören, H., Sarıtaş, H., Moralı, T. (2012). İMKB 100 endeksinin yapay sinir ağları ve newton nümerik arama modelleri ile tahmini. Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, 4(1), 73-88.
  5. Baker, S. A. ve Tassel, R. C. (1985). Forecasting the price of gold: A fundamentalist approach. Atlantic Economic Journal, 13(4), 43-51.
  6. Chappell, D. veDowd, K. (1997). A simple model of the gold standard. Journal of Money, Credit and Banking, 29(1), 94-105.
  7. Chua, J. H., Sick, G., Woodward, R. S. (1990). Diversifying with gold stocks. Financial Analysts Journal, 46(4), 76-79.
  8. Deveci, D. (2013). Predicting gold and silver spot prices in Turkey. (Yayınlanmamış yüksek lisans tezi), Ortadoğu Teknik Üniversitesi.
  9. Dooley, M. P., Isard, P., Taylor, M. P. (1995). Exchange rates, country-specific shocks, and gold. Applied Financial Economics, 5(3), 121-129.
  10. Dünya Bülteni. (2008) Erişim adresi: http://www.dunyabulteni.net/index.php?aType =haberArchive&ArticleID=36654 Elmas, Ç. (2003). Yapay sinir ağları kuram mimari uygulama. İstanbul:
  11. Seçkin Yayıncılık. Erer, D. (2011). Altın piyasasındaki oynaklık ve altın vadeli işlem sözleşmesi ile korunma yolu. (Yayınlanmamış yüksek lisans tezi), Dokuz Eylül Üniversitesi,
  12. İzmir.
  13. Ghosh, D., Levin, E. J., Macmillan, P., Wright, R. E. (2004). Gold as an inflation hedge? Studies in Economics and Finance, 22(1), 1-25.
  14. Kaufmann, T. D. ve Winters, R. A. (1989). The price of gold: A simple model. ResourcesPolicy, 15, 309-313.
  15. Kaynar, O., Taştan, S., Demirkoparan, F. (2010). Ham petrol fiyatlarının yapay sinir ağları ile tahmini. Ege Akademik Bakış, 10(2), 559-573.
  16. Kolluri, B. R. (1981). Gold as a hedge against inflation: An empirical investigation. Quarterly Review of Economics and Business, 21, 13-24.
  17. Laurent, R. D. (1994). Is there a role for gold in monetary policy?. Economic Perspectives (Federal Reserve Bank of Chicago), 18, 2-14.
  18. Levin, E. J. ve Wright, R. E. (2006, June). Short - run and long - run determinants of the price of gold. World Gold Council. Erişim Adresi: https://www.gold.org/
  19. Lili, L., ve Chengmei, D. (2013). Research of the influence