Quick Access


Bu Dergi DOI ve Crosscheck üyesidir


YAPAY SİNİR AĞLARIYLA ALTIN(TL/KG) FİYATI TAHMİNİ
(ESTİMATED GOLD PRICE (TL / KG) WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS )

Author : HAKAN ÖNDES  Ayşe OĞUZLAR  
Type :
Printing Year : 2019
Number : 72
Page : 249-262
    


Summary

Finansal varlıkların değerleri, farklı indekslerin değerleri gibi vasıfların öngörüsü finans alanında olabildiğinceehemmiyet göstermekte ve bu konuda epey zamanda farklı modeller elde edilmektedir. Doğrusal ya da doğrusal olmayan regresyon analizi, geleneksel zaman serileri analizi ve volatilitebenzeri modellerin beraberinde son zamanlarda yapay sinir ağları serileri öngörmede oldukça sık kullanılmaya başlamıştır.Yapılan çalışmalarda yapay sinir ağlarının geleneksel zaman serisi tekniklerine nazaran daha olumluneticeler verdiği tespit edilmiştir. Bu çalışmada altının kapanış değerlerini yapay sinir ağları ile tahmin etmek maksadıyla, altın fiyatları ile etkileşim içinde olacağı düşünülenbrent petrol ve gümüş piyasa değerleri, ABD doları/ EUR paritesi, EuroNext100 indeksi, Amerika Dow Jones İndeksi verileri modelleme aşamasında test edilmiştir. Yapay sinir ağları ile oluşturulan modelde saptanan tahmin neticelerialtının gerçek kapanış değerleri baz alınarak çeşitli performans ölçütleri ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar yapay sinir ağlarının altın fiyatlarını öngörmede %81,43’lük başarıya ulaştığı tespit edilmiştir. Yapılan geçerlilik çözümlemesinin sonuçları incelendiğinde altın fiyatlarını belirleyen etmenlerin başında gümüş fiyatları, EUR/USD paritesi ve brent petrol piyasa değerlerinin olduğu saptanmıştır.



Keywords
Yapay Sinir Ağları, Performans Kriterleri, Altın Fiyatı Tahmini

Abstract

Estimates of variablessuch as theprices of financialassets, thevalues of variousindicesareveryimportant in thefield of financeandvariousmodelshavebeendeveloped in thisissuefor a long time.Linearandnonlinearregressionanalysis, traditional time seriesanalysisandvolatility, as well as modelssuch as artificialneuralnetworkshaverecentlybeenwidelyusedforpredictingseries. It has beenfoundthatartificialneuralnetworksgivemoresuccessfulresultsthantraditional time seriestechniques. Inthisstudy, in ordertopredicttheclosingprices of goldwithartificialneuralnetworks, modelswereestablishedusingsilverprices, brentoilprices, US dollar / EUR parity, EuroNext100 index, US Dow Jones Index, whicharevariablesthatarethoughttoaffectgoldprices.Estimationresultsobtainedbymodelingwithartificialneuralnetworkswerecomparedwithactualvaluesandperformancecriteriaswerecalculated. It has beendeterminedthat in thelight of theresults, artificialneuralnetworksachieved 81.43% success rate of goldprices.Whentheresults of thevalidityanalysisareevaluated, it is determinedthatsilverprices, EUR / USD parityandbrentoilpricesaretheleadingfactorsaffectinggoldprices.



Keywords
ArtificialNeural Network, PerformanceCriterias, Gold PricesPrediction

Advanced Search


Announcements


Address :Calal-Abad Uluslararası Üniversitesi, Türk Dünyası Calal-Abad İşletme Fakültesi, Calal-Abad /KIRGIZİSTAN
Telephone :00996372250810 Fax :
Email :dergi@akademikbakis.org

Web Yazılım & Programlama Han Yazılım Bilişim Hizmetleri