Examination of Change in Gold Prices with Hidden Markov Model

Year 2023, Volume: 8 Issue: 3, 466 - 477, 27.10.2023

Ayşenur Akın Vargeloğlu , Yaprak Arzu Özdemir

https://doi.org/10.23834/isrjournal.1349186

Abstract

Gold, which is one of the important investment instruments, is followed by many investors around the world due to its impact on the markets. For this reason, the estimation of gold prices and the determination of the affecting factors is one of the important problems. In this study, the percentage change in gold prices and its causes are estimated with hidden Markov models. Gold, dollar, interest and inflation rate data between 2013-2023 were used. Percentage change in gold prices is defined as observations and 18 possible hidden state are obtained from dollar, interest and inflation rates that affect gold prices. The forward algorithm is used to solve the first fundamental problem of the hidden Markov model. Observation sequence probabilities in 2-month periods were calculated with this algorithm. In this period, the probability of the percentage change in gold prices to be greater than 0,5 was found to be 23,6%. Hidden states that best explain the observation sequences are examined with the Viterbi algorithm. It has been observed that high accuracy rates are obtained by comparing the results with real data.

Keywords

Hidden Markov Model, Hidden Markov Model Algorithms, Gold Price Forecast

Altın Fiyatlarındaki Değişimin Saklı Markov Modeli İle İncelenmesi

Abstract

Önemli yatırım araçlarından biri olan altın, piyasalar üzerindeki etkisi sebebiyle dünya çapında birçok yatırımcı tarafından takip edilmektedir. Bu sebeple altın fiyatlarının tahmini ve etkileyen faktörlerin belirlenmesi önemli problemlerden biridir. Bu çalışmada, altın fiyatlarındaki yüzdesel değişim oranı ve sebepleri saklı Markov modelleri ile tahmin edilmiştir. Bunun için 2013-2023 yılları arası altın, dolar, faiz ve enflasyon oranı verileri kullanılmıştır. Altın fiyatlarındaki yüzdesel değişim gözlemler olarak tanımlanırken, altın fiyatlarını etkileyen dolar, faiz ve enflasyon oranlarından mümkün 18 saklı durum elde edilmiştir. Saklı Markov modeli birinci temel probleminin çözümünde ileri yön algoritması kullanılmıştır. Bu algoritma ile 2 aylık dönemlerde karşılaşılacak gözlem dizisi olasılıkları hesaplanmıştır. Bu dönemde altın fiyatlarındaki yüzdesel değişimin 0,5’ten büyük olması olasılığı %23,6 olarak bulunmuştur. Gözlem dizilerini en iyi açıklayan saklı durumlar Viterbi algoritması ile incelenmiştir. Elde edilen sonuçlar gerçek veriler ile karşılaştırdığında yüksek doğruluk oranlarının elde edildiği gözlenmiştir.

Keywords

Saklı Markov Modeli, Saklı Markov Modeli Algoritmaları, Altın Fiyatları Tahmini.

References

• Ayaz, O. ve Alp, S. (2018). Saklı Markov modeli kullanılarak İstanbul’daki üniversite öğrencilerinin GSM operatör tercihlerini etkileyen faktörlerin analizi. Çukurova Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 33(4), 203-212.
• Barca, O. ve Arabacı, Ö. (2020). BİST Altın Fiyatları Serisinin Markov Rejim Değişim Modeli İle Analizi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 85.
• Baum, L. E., ve Petrie, T. (1966). Statistical Inference for Probabilistic Functions of Finite State Markov Chains. The Annals of Mathematical Statistics, 37(6), 1554-1563.
• Baum, L. E. ve Egon, J. A. (1967). An Inequality with Applications to Statistical Estimation for Probabilistic Functions of a Markov Process and to a Model for Ecology. Bulletin of the American Mathematical Society, 73, 360-363.
• Baum, L. E. ve Sell, G. R. (1968). Growth Functions for Transformations on Manifolds, Pacific. Journal of Mathematics, 27(2), 211-227.
• Baum, L. E., Petrie, T., Soules, G., ve Weiss, N. (1970). A Maximization Technique Occurring in the Statistical Analysis of Probabilistic Functions of Markov Chains. The Annals of Mathematical Statistics, 41(1), 164-171.
• Baum, L. E. (1972). An Inequality and Associated Maximization Technique in Statistical Estimation for Probabilistic. Functions of Markov Processes, Inequalities, 3, 1-8.
• Bedelci, N. (2022). Saklı Markov Zincirleri ile Türkiye'deki COVID-19 Yayılımının Modellenmesi. (Yüksek Lisans Tezi). Osmangazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Eskişehir.
• Can, T. ve Öz, E. (2009). Saklı Markov modelleri kullanılarak Türkiye’de dolar kurundaki değişimin tahmin edilmesi. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 38(1) , 1-23.
• Çam, S. ve Kılıç, S. B. (2018). Altın Fiyatı Günlük Getirilerinin Yapay Sinir Ağları Algoritması Ve Markov Zincirleri Modelleri İle Tahmini. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 18. EYİ Özel Sayısı, 681-694, 2018.