Araştırma Makalesi

ALTIN FİYATLARININ TAHMİNİNDE MAKİNE ÖĞRENMESİ VE DERİN ÖĞRENME YAKLAŞIMLARI

Sayı: Sayı:71 (EYS'25 Özel Sayısı) 29 Aralık 2025
PDF İndir
TR EN

ALTIN FİYATLARININ TAHMİNİNDE MAKİNE ÖĞRENMESİ VE DERİN ÖĞRENME YAKLAŞIMLARI

Öz

Altın gerek reel gerekse finansal piyasalarda işlem gören önemli bir değer olarak tarih boyunca öncelikli konumunu sürdürmektedir. Bu çalışmada altın fiyatlarının tahmini makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmaları ile gerçekleştirilmektedir. Analizler sonucunda en iyi tahmin performansına, rassal orman (random forest – RF) algoritması ile ulaşılmıştır. Analiz sonuçlarının yorumlanabilmesi için öznitelik önemi (feature importance) ölçümü de gerçekleştirilmiştir. Buna göre altın fiyatlarının tahmininde en önemli değişkenler sırasıyla altın ile aynı emtia sınıfında yer alan gümüş ve ABD 10 yıllık faiz getirisi olarak belirlenmiştir. Altın fiyatlarının tahmini, bireysel yatırımcılar, kurumsal yatırımcılar ve merkez bankalarının altın rezervleri nedeniyle hükümetler açısından önemlidir. Altın piyasasında fiyatların tahmin edilebilmesi, ilgili piyasanın zayıf formda etkinliği konusunda şüphe uyandırmaktadır.

Anahtar Kelimeler

Destekleyen Kurum

Balıkesir Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Koordinatörlüğü

Proje Numarası

Proje No: 2023/165

Etik Beyan

Etik ihlaline yol açacak herhangi bir durumun olmadığını beyan ederim.

Kaynakça

  1. Alpaydın, E. (2014). Introduction to Machine Learning. The MIT Press, England.
  2. Baker, S. R., Bloom, N. ve Davis, S. J. (2015). “Measuring economic policy uncertainty”, NBER Working Paper No. 21633. National Bureau of Economic Research.
  3. Balcilar, M., Gupta R., ve Pierdzioch, C. (2016). “Does uncertainty move the gold price? New evidence from a nonparametric causality-in-quantiles test”, Resources Policy, 49, 74-80.
  4. Basher, S. A. ve Sadorsky, P. (2022). “Forecasting Bitcoin price direction with random forests: How important are interest rates, inflation, and market volatility?”, Machine Learning with Applications, 9, 100355.
  5. Bilgin, M. H., Gozgor, G., Lau, C. K. M. ve Sheng, X. (2018). “The effects of uncertainty measures on the price of gold”, International Review of Financial Analysis, 58, 1-7.
  6. Boser, B. E, Guyon, I. M. ve Vapnik, V. N. (1992). “A training algorithm for optimal margin classifiers”, Proceedings of the Fifth Annual Workshop on Computational Learning Theory, COLT '92. New York, USA. 144-152.
  7. Breiman, L. (2001). “Random forests”, Machine Learning, 45(1), 5–32.
  8. Chen, T. ve Guestrin, C. (2016). “XGBoost: A scalable tree boosting system”, In Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (s. 785–794). Association for Computing Machinery.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Ekonomik Modeller ve Öngörü

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yayımlanma Tarihi

29 Aralık 2025

Gönderilme Tarihi

2 Eylül 2025

Kabul Tarihi

23 Aralık 2025

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2025 Sayı: Sayı:71 (EYS'25 Özel Sayısı)

Kaynak Göster

APA
Akkuş, H. T. (2025). ALTIN FİYATLARININ TAHMİNİNDE MAKİNE ÖĞRENMESİ VE DERİN ÖĞRENME YAKLAŞIMLARI. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Sayı:71 (EYS’25 Özel Sayısı), 129-142. https://doi.org/10.30794/pausbed.1776824
AMA
1.Akkuş HT. ALTIN FİYATLARININ TAHMİNİNDE MAKİNE ÖĞRENMESİ VE DERİN ÖĞRENME YAKLAŞIMLARI. PAUSBED. 2025;(Sayı:71 (EYS’25 Özel Sayısı):129-142. doi:10.30794/pausbed.1776824
Chicago
Akkuş, Hilmi Tunahan. 2025. “ALTIN FİYATLARININ TAHMİNİNDE MAKİNE ÖĞRENMESİ VE DERİN ÖĞRENME YAKLAŞIMLARI”. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, sy Sayı:71 (EYS’25 Özel Sayısı): 129-42. https://doi.org/10.30794/pausbed.1776824.
EndNote
Akkuş HT (01 Aralık 2025) ALTIN FİYATLARININ TAHMİNİNDE MAKİNE ÖĞRENMESİ VE DERİN ÖĞRENME YAKLAŞIMLARI. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi Sayı:71 (EYS’25 Özel Sayısı) 129–142.
IEEE
[1]H. T. Akkuş, “ALTIN FİYATLARININ TAHMİNİNDE MAKİNE ÖĞRENMESİ VE DERİN ÖĞRENME YAKLAŞIMLARI”, PAUSBED, sy Sayı:71 (EYS’25 Özel Sayısı), ss. 129–142, Ara. 2025, doi: 10.30794/pausbed.1776824.
ISNAD
Akkuş, Hilmi Tunahan. “ALTIN FİYATLARININ TAHMİNİNDE MAKİNE ÖĞRENMESİ VE DERİN ÖĞRENME YAKLAŞIMLARI”. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi. Sayı:71 (EYS’25 Özel Sayısı) (01 Aralık 2025): 129-142. https://doi.org/10.30794/pausbed.1776824.
JAMA
1.Akkuş HT. ALTIN FİYATLARININ TAHMİNİNDE MAKİNE ÖĞRENMESİ VE DERİN ÖĞRENME YAKLAŞIMLARI. PAUSBED. 2025;:129–142.
MLA
Akkuş, Hilmi Tunahan. “ALTIN FİYATLARININ TAHMİNİNDE MAKİNE ÖĞRENMESİ VE DERİN ÖĞRENME YAKLAŞIMLARI”. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, sy Sayı:71 (EYS’25 Özel Sayısı), Aralık 2025, ss. 129-42, doi:10.30794/pausbed.1776824.
Vancouver
1.Hilmi Tunahan Akkuş. ALTIN FİYATLARININ TAHMİNİNDE MAKİNE ÖĞRENMESİ VE DERİN ÖĞRENME YAKLAŞIMLARI. PAUSBED. 01 Aralık 2025;(Sayı:71 (EYS’25 Özel Sayısı):129-42. doi:10.30794/pausbed.1776824


by-nc-nd.eu.svg  Bu dergide yer alan çalışmalar Creative Commons Atıf 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.