FORECASTING GOLD PRICES BY USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK AND AN APPLICATION

Yıl 2016, Cilt: 17 Sayı: 1, 39 - 50, 01.01.2016

Rıdvan Yüksel Soner Akkoç

Öz

In this study, we constructed the models to predict gold prices through neural network by using some variables that are assumed to affect gold prices such as silver prices, Brent prices, USD/EUR parity, EuroNext 100 index, Dow Jones Index, 13-weeks the US bond interest rates, CPI in the US. The estimation results of these artificial neural network models are compared with real values by using calculated performance criteria such as R2, RMSE, MAE and MAPE % values. The findings suggest that artificial neural networks can be successfully used to estimate the gold prices. According to the results of sensitivity analysis, the major factors that affect the gold prices are silver and oil prices

Anahtar Kelimeler

Artificial Neural Network, Gold Prices Forecasting, Gold Investment, Factors That Affecting The Gold Prices

ALTIN FİYATLARININ YAPAY SİNİR AĞLARI İLE TAHMİNİ VE BİR UYGULAMA

Öz

Bu çalışmada altın fiyatlarını yapay sinir ağları ile öngörmek amacıyla, altın fiyatlarını etkileyebileceği düşünülen değişkenler olan Gümüş fiyatları, Brent Petrol fiyatları, ABD doları/ EUR paritesi, EuroNext100 endeksi, Amerika Dow Jones Endeksi, 13 Hafta vadeli ABD bonosu faiz oranı ve ABD TÜFE endeksi kullanılarak modeller kurulmuştur. Yapay sinir ağları ile kurulan modellerden elde edilen tahmin sonuçları, gerçek değerler ile R2, RMSE, MAE ve MAPE % gibi performans kriterleri hesaplanarak karşılaştırılmıştır. Elde edilen bulgular yapay sinir ağlarının altın fiyatlarının tahmininde başarı ile kullanılabileceğini göstermektedir. Yapılan duyarlılık analizinin sonuçları değerlendirildiğinde altın fiyatlarını etkileyen faktörlerin başında gümüş ve petrol fiyatlarının geldiği tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Yapay Sinir Ağları, Altın Fiyat Öngörüsü, Altın Yatırımı, Altın Fiyatlarını Etkileyen Faktörler

Kaynakça

• Aksoy, M.,ve Topçu, N. (2013). Altın ile hisse senedi ve enflasyon arasındaki ilişki. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 27(1), 59-78.
• Aksu, E. (2008). Altın piyasasında fiyat oluşumu, (Yayınlanmamış yüksek lisans tezi), Atatürk Üniversitesi.
• Ariovich, G. (1983). The impact of political tension on the price of gold. Journal For Studies in Economics and Econometrics, 16, 17-37.
• Aygören, H., Sarıtaş, H., Moralı, T. (2012). İMKB 100 endeksinin yapay sinir ağları ve newton nümerik arama modelleri ile tahmini. Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, 4(1), 73-88.
• Baker, S. A. ve Tassel, R. C. (1985). Forecasting the price of gold: A fundamentalist approach. Atlantic Economic Journal, 13(4), 43-51.
• Chappell, D. veDowd, K. (1997). A simple model of the gold standard. Journal of Money, Credit and Banking, 29(1), 94-105.
• Chua, J. H., Sick, G., Woodward, R. S. (1990). Diversifying with gold stocks. Financial Analysts Journal, 46(4), 76-79.
• Deveci, D. (2013). Predicting gold and silver spot prices in Turkey. (Yayınlanmamış yüksek lisans tezi), Ortadoğu Teknik Üniversitesi.
• Dooley, M. P., Isard, P., Taylor, M. P. (1995). Exchange rates, country-specific shocks, and gold. Applied Financial Economics, 5(3), 121-129.
• Dünya Bülteni. (2008) Erişim adresi: http://www.dunyabulteni.net/index.php?aType =haberArchive&ArticleID=36654
• Elmas, Ç. (2003). Yapay sinir ağları kuram mimari uygulama. İstanbul: Seçkin Yayıncılık.
• Erer, D. (2011). Altın piyasasındaki oynaklık ve altın vadeli işlem sözleşmesi ile korunma yolu. (Yayınlanmamış yüksek lisans tezi), Dokuz Eylül Üniversitesi, İzmir.
• Ghosh, D., Levin, E. J., Macmillan, P., Wright, R. E. (2004). Gold as an inflation hedge? Studies in Economics and Finance, 22(1), 1-25.
• Kaufmann, T. D. ve Winters, R. A. (1989). The price of gold: A simple model. ResourcesPolicy, 15, 309-313.
• Kaynar, O., Taştan, S., Demirkoparan, F. (2010). Ham petrol fiyatlarının yapay sinir ağları ile tahmini. Ege Akademik Bakış, 10(2), 559-573.
• Kolluri, B. R. (1981). Gold as a hedge against inflation: An empirical investigation. Quarterly Review of Economics and Business, 21, 13-24.
• Laurent, R. D. (1994). Is there a role for gold in monetary policy?. Economic Perspectives (Federal Reserve Bank of Chicago), 18, 2-14.
• Levin, E. J. ve Wright, R. E. (2006, June). Short - run and long - run determinants of the price of gold. World Gold Council. Erişim Adresi: https://www.gold.org/
• Lili, L., ve Chengmei, D. (2013). Research of the influence of macro-economic factors on the price of gold. Procedia Computer Science, 17, 737-743.
• Mahdavi, S. ve Zhou, S. (1997). Gold and commodity prices as leading indicators of inflation: Tests of long-run relationship and predictive performance. Journal of Economics and Business, 49, 475-489.
• Menase, M. (2009). Altın piyasası ve Türkiye'de altın fiyatlarını etkileyen faktörlerin analizi. (Yayınlanmamış yüksek lisans tezi). Marmara Üniversitesi, İstanbul.
• Moore, G. H. (1990). Gold prices and a leading index of inflation. Challenge, 33(4), 52-56.
• Öztemel, E. (2006). Yapay sinir ağları. İstanbul: Papatya Yayıncılık.
• Öztürk, F. ve Açıkalın, S. (2008). Is gold a hedge against turkish lira? South East European Journal of Economics and Business, 3(1), 35-40.
• Ranson, D. (2005a). Why gold, not oil, is the superior predictor of inflation. London: World Gold Council.
• Ranson, D. (2005b). Inflation protection: Why gold works better than “linkers”. London: World Gold Council.
• Ross, T. J. (2004). Fuzzy logic with engineering applications (2nd ed). John Wiley & Sons Ltd.
• Sağıroğlu, Ş., Beşdok, E., Erler, M. (2003). Mühendislikte yapay zeka uygulamaları: Yapay sinir ağları. Kayseri : Ufuk Kitap Kırtasiye-Yayıncılık.
• Sefa, M. (2013). Türkiye'deki altın fiyatlarının ekonometrik analizi. (Yayınlanmamış yüksek lisans tezi). Gazi Üniversitesi, Ankara.
• Sherman, E. J. (1982). New gold model explains variations. Commodity Journal, 17, 16-20.
• Sherman, E. J. (1983). A gold pricing model. Journal of Portfolio Management, 9, 68-70.
• Sherman, E. J. (1986). Gold investment: Theory and application. New York: Prentice Hall.
• Sjaastad, L. A. (2008). The price of gold and the exchange rates: Once again. Erişim adresi http://www.is.uwa.edu.au/__Data/Assets/Pdf_File/0011/98660/07_20_Sjaastad.Pdf
• Sjaastad, L. ve Scaccivvillani, F. (1996). The price of gold and the exchange rate. Journal of International Money and Finance, 15, 879-897.
• Smith, G. (2001). The price of gold and stock price indicates for the United States. Erişim Adresi https://Www.Gold.Org/Download/Value/Stats/Research/Pdf/ Goldandusstockındicesdec2001%20fina.Pdf
• Smith, G. (2002). London gold prices and stock price indices in Europe and Japan. Erişim Adresi https://Www.Gold.Org/Download/Value/Stats/Research/Pdf/ Goldandeujpstockındicesfeb2002.Pdf
• Şen, Z. (2004). Yapay sinir ağları ilkeleri. İstanbul: Su Vakfı.
• Taşçı, F. İ. (2010). Ekonometrik bir yaklaşımla altın piyasasının incelenmesi. (Yayınlanmamış yüksek lisans tezi). Gazi Üniversitesi, Ankara.
• Topçu, A. (2010, Ocak). Sermaye Piyasası Kurulu. Altın fiyatlarını etkileyen faktörler. Erişim adresi http://Www.Spk.Gov.Tr/Yayingoster.Aspx?Yid=1016&Ct=F&Action=Displayfile
• Toraman, C., Başarır, Ç., Bayramoğlu, M. F. (2011). Altın fiyatlarını etkileyen faktörlerin tespiti üzerine: Mgarch modeli ile bir inceleme. Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, 3(1), 1-20.
• Tully, E. ve Lucey, B. M. (2005). An apgarch investigation of the main influences on the gold price. Erişim adresi: http://Ssrn.Com/Abstract=792205
• Vural, M. G. (2003). Altın piyasası ve altın fiyatlarını etkileyen faktörler. Ankara: Türkiye Cumhuriyeti Merkez Bankası, Piyasalar Genel Müdürlüğü.
• Yarar, A. (2004). Beyşehir gölü su seviyesi değişimlerinin yapay sinir ağları ile belirlenmesi, (Yayınlanmamış yüksek lisans tezi). Selçuk Üniversitesi, Konya.
• Yazdani-Chamzini, A., Yakhchali, S. H., Volungevičienė, D., Zavadskas, E. K. (2012). Forecasting gold price changes by using adaptive network fuzzy inference system. Journal of Business Economics And Management, 13(5), 994-1010. http://dx.doi.org/10.3846/16111699.2012.683808