Research Article
BibTex RIS Cite

Prediction of Gold Prices Using Artificial Neural Networks

Year 2017, Volume: 9 Issue: 3, 83 - 89, 26.12.2017
https://doi.org/10.29137/umagd.350596

Abstract

Gold,
which has fulfilled the functions that money has in the past years, is now
mostly used as a means of saving. Gold has been an investment instrument for
Turkish society for many years. In addition, it is perceived as the most
reliable means of investment by people in times of crisis and war. It is very
important to estimate gold prices for investors who want to earn high profits
from their investments. In this study, as input (independent variables), the
data set consisting of Brent oil price, USD price, BIST100 index, Central Bank
of the Republic of Turkey weekly interest rate, silver and copper prices was
applied to the price of gold in ounce by applying Multi-Layer Perceptron Neural
Network (MLPNN) is intended to be estimated. As the data set, weekly price and
index values were used between January 2010 and December 2016 period. As a
result of the study, suggestions were made about the effectiveness of gold on
the input variables created by using MLPNN.

References

  • Sjaastad, L. A., Resources Policy, (33), 118-124, 2008.
  • Armutlulu, İ. H., İşletmelerde Uygulamalı İstatistik, Birinci Baskı, İstanbul: Alfa Basım Yayın Dağ, 2000, s.335.
  • Bağırkan, Ş., Karar verme, İstanbul: Der Yayınevi, 1983, s.3.
  • Altın Bankacılığı Borsası Rafinerisi ve Türkiye, İstanbul Ticaret Odası, İstanbul, 1998, 31- s.113.
  • Atan, M., Boztosun, D., and Kayacan, M., “Arbitraj Fiyatlama Modeli Yaklaşımının İMKB’ de Test Edilmesi”, 9. Ulusal Finans Sempozyumu.
  • Albeni, M. and Demir, Y., “Makro Ekonomik Göstergelerin Mali Sektör Hisse Senedi Fiyatlarına Etkisi”, Muğla SBE dergisi, Sayı 14, 2005.
  • Aye, G., Gupta, R., Hammoudeh, S. and Kim, W. J., “Foracasting the price of gold using dynamic model averaging”, International Review of Financial Analysis, vol41, 2015.
  • Yüksel, R. and Akkoç, S., Altın fiyatlarının yapay sinir ağları ile tahmini ve bir uygulama. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 17(1), 39-50, 2016.
  • Aksoy, M. and Topcu, N., “Altın ile Hisse Senedi ve Enflasyon Arasındaki İlişki”. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 27(1), 2013.
  • [Kocatepe, C. İ. and Yıldız, O., “Ekonomik Endeksler Kullanılarak Türkiye’deki Altın Fiyatındaki Değişim Yönünün Yapay Sinir Ağları İle Tahmini”. Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 4(3), 2016.
  • Kristjanpoller, W. and Minutolo, M. C., “Gold price volatility: A forecasting approach using the Artificial Neural Network–GARCH model”. Expert Systems with Applications, 42(20), 7245-7251, 2016.
  • Wahab, A., Forecasting gold price using autoregressive integrated moving average and artificial neural network model, (Doctoral dissertation, Universiti Tun Hussein Onn Malaysia), 2016.
  • Rüzgar, B., Finans Matematiği, İstanbul: Türkmen Kitabevi, 2001.
  • http://bigpara.hurriyet.com.tr/bigpara-uzmanlari/sevin-ekinci/altin-petrol-fiyatlari-korelasyonu_ID965958/ Accessed date: 10.10.2017.
  • Karan, M. B., Yatırım Analizi ve Portföy Yönetimi, Ankara: Gazi Kitabevi, s.33, 2004.
  • http://www.forexaltinpiyasasi.com/altin-ve-gumus-yatirimi-iliskisi.htm Accessed date: 10.10.2017.
  • Bellanger, M., Digital Processing of Signal: Theory and Practice, John Wiley and Sons, USA, 2000.
  • Chenard, F., Caissie, D., Stream temperature modelling using neural networks: application on Catamaran Brook, New Brunswick, Canada. Hydrol. Process, 2008. (DOI: 1002/hyp.6928).
Year 2017, Volume: 9 Issue: 3, 83 - 89, 26.12.2017
https://doi.org/10.29137/umagd.350596

Abstract

References

  • Sjaastad, L. A., Resources Policy, (33), 118-124, 2008.
  • Armutlulu, İ. H., İşletmelerde Uygulamalı İstatistik, Birinci Baskı, İstanbul: Alfa Basım Yayın Dağ, 2000, s.335.
  • Bağırkan, Ş., Karar verme, İstanbul: Der Yayınevi, 1983, s.3.
  • Altın Bankacılığı Borsası Rafinerisi ve Türkiye, İstanbul Ticaret Odası, İstanbul, 1998, 31- s.113.
  • Atan, M., Boztosun, D., and Kayacan, M., “Arbitraj Fiyatlama Modeli Yaklaşımının İMKB’ de Test Edilmesi”, 9. Ulusal Finans Sempozyumu.
  • Albeni, M. and Demir, Y., “Makro Ekonomik Göstergelerin Mali Sektör Hisse Senedi Fiyatlarına Etkisi”, Muğla SBE dergisi, Sayı 14, 2005.
  • Aye, G., Gupta, R., Hammoudeh, S. and Kim, W. J., “Foracasting the price of gold using dynamic model averaging”, International Review of Financial Analysis, vol41, 2015.
  • Yüksel, R. and Akkoç, S., Altın fiyatlarının yapay sinir ağları ile tahmini ve bir uygulama. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 17(1), 39-50, 2016.
  • Aksoy, M. and Topcu, N., “Altın ile Hisse Senedi ve Enflasyon Arasındaki İlişki”. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 27(1), 2013.
  • [Kocatepe, C. İ. and Yıldız, O., “Ekonomik Endeksler Kullanılarak Türkiye’deki Altın Fiyatındaki Değişim Yönünün Yapay Sinir Ağları İle Tahmini”. Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 4(3), 2016.
  • Kristjanpoller, W. and Minutolo, M. C., “Gold price volatility: A forecasting approach using the Artificial Neural Network–GARCH model”. Expert Systems with Applications, 42(20), 7245-7251, 2016.
  • Wahab, A., Forecasting gold price using autoregressive integrated moving average and artificial neural network model, (Doctoral dissertation, Universiti Tun Hussein Onn Malaysia), 2016.
  • Rüzgar, B., Finans Matematiği, İstanbul: Türkmen Kitabevi, 2001.
  • http://bigpara.hurriyet.com.tr/bigpara-uzmanlari/sevin-ekinci/altin-petrol-fiyatlari-korelasyonu_ID965958/ Accessed date: 10.10.2017.
  • Karan, M. B., Yatırım Analizi ve Portföy Yönetimi, Ankara: Gazi Kitabevi, s.33, 2004.
  • http://www.forexaltinpiyasasi.com/altin-ve-gumus-yatirimi-iliskisi.htm Accessed date: 10.10.2017.
  • Bellanger, M., Digital Processing of Signal: Theory and Practice, John Wiley and Sons, USA, 2000.
  • Chenard, F., Caissie, D., Stream temperature modelling using neural networks: application on Catamaran Brook, New Brunswick, Canada. Hydrol. Process, 2008. (DOI: 1002/hyp.6928).
There are 18 citations in total.

Details

Journal Section Articles
Authors

Kemal Adem

Publication Date December 26, 2017
Submission Date October 8, 2017
Published in Issue Year 2017 Volume: 9 Issue: 3

Cite

APA Adem, K. (2017). Prediction of Gold Prices Using Artificial Neural Networks. International Journal of Engineering Research and Development, 9(3), 83-89. https://doi.org/10.29137/umagd.350596

All Rights Reserved. Kırıkkale University, Faculty of Engineering and Natural Science.