title: Μεταβολή της τιμής πολύτιμων και βιομηχανικών μετάλλων και η συσχέτισή τους με άλλους δείκτες
Creators: name: Καψαλης Ιωαννης-Αναργυρος
Publisher: name: Technical University of Crete
Year: 2023

description: Η παρούσα διπλωματική εργασία εκπονήθηκε κατά την διάρκεια του ακαδημαϊκού έτους 2021-2022. Σκοπός της διπλωματικής είναι η διερεύνηση των παραγόντων που επιδρούν στην απόδοση των τιμών των πολύτιμων και βιομηχανικών μετάλλων και η συσχέτισή τους με άλλους δείκτες. Η ανάλυση θα βασιστεί σε στατιστικές μεθόδους ώστε να εξεταστούν τυχόν συσχετίσεις και κατά πόσο ανεξάρτητες μεταβλητές μπορούν να ερμηνεύσουν την μεταβλητότητα στην απόδοση των τιμών των πολύτιμων και βασικών βιομηχανικών μετάλλων.
Τα παρακάτω κεφάλαια θα επικεντρωθούν στο διοξείδιο του άνθρακα, στα μέταλλα γενικά, στην ιστορία τους και στις συσχετίσεις μεταξύ τους, κυρίως στον Ελλαδικό χώρο. Θα συζητήσουμε τη μεταβλητότητα των τιμών των μετάλλων και θα εστιάσουμε στις πραγματικές τιμές των μετάλλων με δεδομένα από το investing.com, με σκοπό την χρονική ανάλυση μεταβολών και προβλέψεων. Γίνεται ενδελεχής αναφορά στο θεωρητικό κομμάτι με σκοπό την κατανόηση βασικών εννοιών και την κατηγοριοποίηση των χρονοσειρών για περαιτέρω ανάλυσή τους. Θα χρησιμοποιηθεί το Tsaf (Time Series Analysis and Forecast), που μας δίνει τη δυνατότητα να αναλύσουμε χρονοσειρές η γλώσσα προγραμματισμού Matlab. Συγκεκριμένα θα αξιοποιήσουμε τα μοντέλα πρόβλεψης 
1) μοντέλο αυτοπαλινδρόμησης ΑR(p) (autoregressive model)
2) μοντέλο κινούμενου μέσου ΜΑ(q) (moving average model)
Θα αναφερθούμε στα μέταλλα: χαλκός , μόλυβδος , νικέλιο , κασσίτερος , 
ψευδάργυρος , αλουμίνιο καθώς και στη σχέση μεταξύ κάποιων από αυτών με το 
διοξείδιο του άνθρακα. Θα εισαχθούν δεδομένα από excel όπου θα φαίνονται οι 
συσχετίσεις κάποιων μετάλλων μεταξύ τους αλλά και με το διοξείδιο το άνθρακα 
καθώς και γραφικές παραστάσεις που θα δείχνουν τη συσχέτιση μεταξύ των 
πραγματικών τιμών με τις τιμές που προβλέφθηκαν για τα παραπάνω μοντέλα.
Λέξεις κλειδιά 
Μέταλλα, Ελλάδα, Χρονοσειρές, Πρόβλεψη και ανάλυση χρονοσειρών, μοντέλο 
αυτοπαλινδρόμησης ΑR(p), μοντέλο κινούμενου μέσου MA(d), Μερική 
αυτοσυσχέτιση, λευκός θόρυβος, Τάση, εποχικότητα, Στασιμότητα, υστερήσεις, 
αυτοσυσχέτιση, Pearson.
description: This diploma thesis was prepared during the academic year 2021-2022. The purpose of the thesis is to investigate the factors that affect the performance of the prices of precious and industrial metals and their correlation with economic and environmental indicators. The analysis will be based on statistical methods to examine any correlations and whether independent variables can interpret the volatility in the price performance of precious and basic industrial metals.
The following chapters will focus on carbon dioxide, metals in general, their history, and the correlations between them, mainly in Greece. We will discuss volatility of metal prices and focus on the real values of metals with data from the investing.com, for the purpose of temporal analysis of changes and predictions. A thorough reference is made to the theoretical part in order to understand basic concepts and categorize the time series for their further analysis. Tsaf (Time Series Analysis and Forecast) will be used, which enables us to analyze time series and Matlab toolbox. 
Specifically, we will utilize the forecasting models.
1) Autoregressive model AR(p)
2) moving average model MA(q)
We will refer to the metals that interest us: copper, lead, nickel, tin, zinc, aluminum as 
well as the relationship between some of them with carbon dioxide. Data will be imported from excel showing the percentage of correlations of some metals with each other but also with carbon dioxide as well as figures that will show the correlation between the real values with the values predicted for the above models.
Keywords 
Metals, Greece, Time series, Prediction and analysis of time series, Auto selfregression model AR(p), model of moving average MA(d), Partial autocorrelation, 
white noise, Trend, seasonality, Stationarity, Lags, autocorrelation, Pearson.