Farklı döviz kurları ve emtia fiyatlarının makine öğrenmesi yaklaşımlarıyla tahmin edilmesi
Forecasting different exchange rates and commodity prices with machine learning approaches
Yazar: SERKAN EREN
Danışman: DOÇ. DR. YUSUF KUVVETLİ
Çukurova Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Çelik endüstrisi ekonomik ilerlemenin bir göstergesi olarak kabul edilmekle birlikte toplumsal kalkınmaya katkısı ve günlük hayatımızda birçok şekilde geniş kapsamlı kullanımı, refahımız için önemini belirlemektedir. Bu nedenle bu tez çalışmasında makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak, çelik sektörünün fiyat tahminlenmesi için üç model önerilmiştir. İlk modelde tüm verilerle, ikinci modelde son üç yıllık verilerle tüm döviz kurları ve emtia fiyatlarının bir sonraki günkü değerleri ve üçüncü modelde ise Türkiye demir çelik fiyatlarına özel bir model önerilmiştir. 25 değişken için üç farklı tahmin yönteminin de elde ettiği veriler incelendiğinde en iyi tahmin yaklaşımının rastgele orman algoritması (RF) olduğu görülmektedir. RF'in eğitimde <%1 mutlak ortalama yüzde hata ile tahmin yapılabilmektedir. YSA ile %19,6 , SVR ile %300 gibi oldukça kötü sonuçlar elde edilmiştir. Ayrıca veri setinin son üç yıllık dönemi ayrılarak yapılan tahminleme çalışmasında yine Rastgele Orman Algoritması oldukça iyi performans göstermiştir ancak tüm modeller için hata oranlarının arttığı gözlemlenmiştir. Genişletilmiş veri seti ile yapılan tahminlerde daha doğru sonuçlar elde edildiği belirlenmiştir. Türkiye CRC ve HRC Türkiye kıymetlerinin veri seti ile oldukça iyi korelasyon gösterdiği analiz edilmiştir. Türkiye CRC için YSA 1,67% , RF 0,55% , SVR 2,63% ve HRC Türkiye için YSA 1,71% ,RF 0,57% ,SVR 2,35% hata oranı sonuçları ile tahmin modelinin doğru ve kesin bir tahmin üretme konusunda oldukça başarılı olduğu söylenebilir. Son olarak, makine öğrenmesi algoritmalarının hassas ayarlamaları ile daha iyi sonuçlar elde edilebileceği öne sürülmüş ve hiper parametre optimizasyonları neticesinde tahmin başarılarının artırıldığı gözlemlenmiştir. Özellikle Türkiye CRC ve HRC Türkiye bağımlı değişkenlerinde yapılan optimizasyonlar, Yapay Sinir Ağları (%1,49 - %1,52), Rastgele Orman Algoritması (%0,49 – %0,52), Destek Vektör Makineleri (%2,34 - %2,00) ile daha başarılı tahmin sonuçlarına ulaşmıştır.

Abstract:
The steel industry is widely acknowledged as a key indicator of economic progress owing to its significant contribution to social development and ubiquitous application in our lives. This underscores its pivotal role in determining our welfare. This thesis proposes three models using machine learning methods for price prediction in the steel sector. The first model utilizes all available data, the second model considers the last three years of data along with all foreign exchange rates and commodity prices to predict the next day's values, while the third model focuses on a specific model for Turkey's iron and steel prices.Upon examining the data obtained from three different prediction methods for 25 variables, it is observed that the Random Forest algorithm (RF) yields the best prediction results. RF achieves an absolute mean percentage error of less than 1% during training. Poor results are obtained with Artificial Neural Networks (ANN) at 19.6% and Support Vector Regression (SVR) at 300%. Furthermore, in the prediction study conducted by separating the last three years of the dataset, Random Forest Algorithm again demonstrates excellent performance, albeit with an increase in error rates for all models. Enhanced data set predictions result in more accurate outcomes. The analysis reveals a strong correlation between Turkey's CRC and HRC Turkey values and the dataset. For Turkey CRC, ANN produces a 1.67% error, RF a 0.55% error, and SVR a 2.63% error. For HRC Turkey, ANN yields a 1.71% error, RF a 0.57% error, and SVR a 2.35% error, indicating the model's accuracy and precision in generating reliable predictions. Finally, it is suggested that fine-tuning machine learning algorithms can lead to better results, and the optimization of hyperparameters has been observed to enhance prediction success. Particularly, optimizations for Turkey CRC and HRC Turkey dependent variables have resulted in more successful prediction outcomes for Artificial Neural Networks (1.49% - 1.52%), Random Forest Algorithm (0.49% – 0.52%), and Support Vector Machines (2.34% - 2.00%).