Altın fiyatlarının yapay sinir ağları ve ARMA modelleri ile tahminlenmesi
Forecasting prices of gold with ARMA models and artificial neural network models
Yazar: MURAT TUNA
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET ÜNLÜ
Aydın Adnan Menderes Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Ekonometri = Econometrics ; Ekonomi = Economics ; İşletme = Business Administration
Dizin: ARIMA modelleri = ARIMA models ; ARMA modeli = ARMA model ; Altın = Gold ; Ekonometrik modeller = Econometric models ; Emtia fiyatları = Commodity prices ; Kısa dönemli öngörü = Short-term forecasting ; Otoregresif modeller = Autoregressive models ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; Zaman serileri analizi = Time series analysis

Özet:
Tarih boyunca önemini koruyan altın madeni günümüz finansal yatırım araçları arasında son yıllarda sürekli artan getirileriyle, değer koruma aracı, yatırım aracı ve saklama aracı olarak gözde bir finansal seçenek pozisyonunda varlığını devam ettirmektedir. Bununla ilişkili olarak merkez bankalarının, altını finansal rezerv aracı olarak kullanmaları yanında ekonomilerde belirsizlik ve istikrarsızlık dönemlerinde altının yatırımcı tarafından güvenli liman olarak algılanması altın fiyatlarının tahmin edilmesini önemli ve gerekli hale getirmektedir. Altın fiyatlarının tahmin ihtiyacı çerçevesinde klasik zaman serisi metotları finansal yatırım araçlarının fiyat ve getiri tahminlerinde kullanılmaya devam etmektedir. Yakın dönemlerde veri ve istatistik bilimleri altında oldukça rağbet gören yapay sinir ağı uygulamaları tahmin performansları nedeniyle birçok farklı alanda kullanılmaya başlanmıştır.
Günümüz gelişen teknolojileri içerisinde popülerlik kazanan yapay sinir ağı  uygulamaları tahmin performansları sebebiyle birçok farklı alanda kullanılmaya başlanmıştır. Bu sebeplerle altın fiyatlarının tahminlenmesinde klasik metotlardan Box Jenkins yaklaşımı ile yapay sinir ağı modelleri karşılaştırılmıştır. Karşılaştırmalarda örneklemiçi ve örneklem dışı olmak üzere iki farklı yaklaşım benimsenmiş tahmin performansları ölçülmüştür. Elde edilen sonuçlar ARIMA ile YSA modellerinin altın fiyatlarının tahminlenmesinde birbirine yakın sonuçlar ürettiği ve başarılı oldukları yönündedir.

Abstract:
The gold mine, which has maintained its importance throughout history, continues to be a popular financial option position as a value protection instrument, investment instrument and custody instrument with its continuously increasing returns in today's financial investment instruments. In this regard, the fact that the central banks use gold as a financial reserve instrument and the perception of gold as a safe haven by the investor during periods of uncertainty and instability in the economies make the estimation of gold prices important and necessary. Within the framework of the need to estimate gold prices, classical time series methods continue to be used in price and yield estimates of financial investment instruments. Recently, artificial neural network applications which are in demand in data and statistical sciences have been used in many different fields due to their predictive performance.
Artificial neural network applications, which have gained popularity in today's developing technologies, have been used in many different fields due to their predictive performance. For these reasons, the classical methods of Box Jenkins approach and artificial neural network models are compared in the estimation of gold prices. In the comparisons, two different approaches, both in-sample and non-sample, were used to measure predictive performances. The results show that ARIMA and ANN models produce similar results and are successful in forecasting gold prices.