ALTIN FİYATININ VE İŞLEM HACMİNİN TAHMİNİ

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
8. SINIF 3. ÜNİTE BİLGİ YARIŞMASI
Advertisements

Krizin Türkiye’de İşgücü Piyasalarına Etkisi
Türkiye Bankalar Birliği Ekonomi Çalışma Grubu’nun 23 Mayıs 2007 tarihli toplantısında Sayın Yrd. Doç. Dr. Refet Gürkaynak tarafından sunulmuştur.
İKTİSAT FAKÜLTESİ İKTİSAT BÖLÜMÜ Para Teorisi ve Politikası
SERMAYE PİYASASI KURULU
Eğitim Programı Kurulum Aşamaları E. Savaş Başcı ASO 1. ORGANİZE SANAYİ BÖLGESİ AVRUPA BİLGİSAYAR YERKİNLİĞİ SERTİFİKASI EĞİTİM PROJESİ (OBİYEP)
Tek Pazar Çoklu faaliyet rekabeti
-Demografik- Nüfus Analizi
Yrd. Doç. Dr. Mustafa Akkol
İçerik Projenin Amacı Veri (toplama & işleme) Tahmine Giriş
Bazı Ekonomilere İlişkin Büyüme Tahminleri
ÜNİTE DEĞERLENDİRMESİ 1.Sınıf Türkçe
Asansör Simülatörünün Ürettiği Sonuçlar Üzerinde Yapılan K-means++ Kümeleme Çalışması ile Trafik Türünün Tahmini M. Fatih ADAK Bilgisayar Mühendisliği.
BİLGİ TEKNOLOJİLERİ EĞİTİMİNDE BDÖ YAZILIMI KULLANMA VE UYGULAMA SONUÇLARINA YÖNELİK BİR ÇALIŞMA Okut. Halit KARALAR (Muğla Üniv.Enf.Bölümü) Dr. Yaşar.
Küresel Büyüme Oranları (%)
Sistem Tasarım 2 Fiyatlandırmaya Bağlı Talep Tahmin Analizi
8. SAYISAL TÜREV ve İNTEGRAL
TÜBİTAK Başkanı Prof. Dr. Nüket YETİŞ’in Takdimi , İstanbul.
BİLİM VE TEKNOLOJİ GENEL MÜDÜRLÜĞÜ
Strateji Geliştirme Başkanlığı
“Dünyada ve Türkiye’de Pamuk Piyasaları ile İlgili Gelişmeler”
ORHAN EREN İLKOKULU 1-A.
SİMÜLASYON VE BULANIK KÜME YAKLAŞIMI İLE PROJE RİSK DEĞERLEMESİ
ZAMBAK 1 SORU BANKASI UĞUR CESUR 1 ZAMBAK 1 SORU BANKASI ÖZEL SORULARI Hazırlayan: UĞUR CESUR.
Gün Kitabın Adı ve Yazarı Okuduğu sayfa sayısı
1 YASED BAROMETRE 18 MART 2008 İSTANBUL.
Süt Pazar Durumu Brüksel, 19 Ocak Pazar Durumu– 19 Ocak AB Üretimleri AB-27 Tedarik/Üretim Gelişmeleri Ocak-Ekim 2011 ile Ocak-Ekim 2010 kıyaslaması.
Mükemmel İletken Yüzeyler Üzerindeki Hedeflerin Yapay Sinir Ağı İle Sınıflandırılması SENEM MAKAL
TÜRKİYE İSTATİSTİK KURUMU İzmir Bölge Müdürlüğü 1/25.
TÜRKİYE EKONOMİSİNE GENEL BAKIŞ VE SON GELİŞMELER KEMAL UNAKITAN MALİYE BAKANI 5 Eylül 2008 T.C. MALİYE BAKANLIĞI.
FİNANS SEKTÖRÜNDE YABANCI SERMAYE ARALIK TSPAKB 2 İSTİKRAR  Siyasi istikrar Uluslararası yatırımcıların güvenini sağlayan tek parti hükümeti 
TEST – 1.
Sistem Tasarım 2 Fiyatlandırmaya Bağlı Talep Tahmin Analizi Grup: BigM Proje Danışmanları M. Gökhan ATALIK Çağlar GÜVEN Serhat BAŞKAYA Serhan DURAN Koray.
Sistem Tasarım 2 Fiyatlandırmaya Bağlı Talep Tahmin Analizi Grup: BigM Proje Danışmanları M. Gökhan ATALIK Çağlar GÜVEN Serhat BAŞKAYA Serhan DURAN Koray.
HABTEKUS' HABTEKUS'08 3.
“Akademik Bilişim ’02” 6-8 Şubat 2002, Konya Y.T. Türkçe Arama Motorlarında Performans Değerlendirme Yaşar Tonta Hacettepe Üniversitesi
Finansal Sistem ve Faiz Oranları
Bilim, Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı Sanayi Genel Müdürlüğü
8 ? E K S İ L E N EKSİLEN _ 5 5 ÇIKAN FARK(KALAN) 8.
E-Ticaret (Rakamlarla Giriş) Sunu İçerik Kaynağı: İyiler, Z. (2009). Elektronik Ticaret ve Pazarlama, T.C. BAŞBAKANLIK Dış Ticaret Müsteşarlığı İhracatı.
Küresel Kriz Sonrası Türkiye’de Finansal Sistem “Bankacılık Sektörü” Ekrem Keskin Mayıs 2010.
Strateji Geliştirme Başkanlığı 1 DÜNYA EKONOMİSİ REEL SEKTÖR.
Yrd. Doç. Dr. Ayhan Demiriz
SIĞIR VE DANA ETİ PAZAR DURUMU 16 MAYIS AB TOPLAM SIĞIR HAYVANCILIK ARALIK ANKETİ HAYVANCILIK ARALIK ANKETİ ARALIK-TOPLAM ÇİFTLİK HAYVANLARI SIĞIR.
Bankacılık sektörü 2010 Ocak-Aralık dönemindeki gelişmeler Ocak 2011.
BİYOİNFORMATİK NEDİR? BİYOİNFORMATİKTE KULLANILAN SINIFLAMA YÖNTEMLERİ
Bankacılık sektörü 2010 yılının ilk yarısındaki gelişmeler “Temmuz 2010”
Beklenen Getirinin ve Riskin Ölçülmesi
PORTFÖY OPTİMİZASYONU
SON DÖNEM ENFLASYON GELİŞMELERİ
1 (2009 OCAK-ARALIK) TAHAKKUK ARTIŞ ORANLARI. 2 VERGİ GELİRLERİ TOPLAMIDA TAHAKKUK ARTIŞ ORANLARI ( OCAK-ARLIK/2009 )
Toplama Yapalım Hikmet Sırma 1-A sınıfı.
Finansal Sistem ve Faiz Oranları
(Kütüphanelerarası Kaynak Paylaşım Sistemi)
Türkiye Bankalar Birliği 49. Genel Kurulu 1 Türkiye Ekonomisi ve Bankacılık Sistemindeki Gelişmeler Ersin Özince Türkiye Bankalar Birliği Yönetim Kurulu.
1.HAFTA 26 Ağustos 2009 ÇARŞAMBA 2.HAFTA 01 EYLÜL 2009 SALI 3.HAFTA 09 EYLÜL 2009 ÇARŞAMBA 4.HAFTA 15 EYLÜL 2009 SALI 5.HAFTA 23 EYLÜL 2009 ÇARŞAMBA 6.HAFTA.
1.HAFTA 26 Ağustos 2009 ÇARŞAMBA 2.HAFTA 01 EYLÜL 2009 SALI 3.HAFTA 09 EYLÜL 2009 ÇARŞAMBA 4.HAFTA 15 EYLÜL 2009 SALI 5.HAFTA 23 EYLÜL 2009 ÇARŞAMBA 6.HAFTA.
YAPAY SİNİR AĞLARI VE BAYES SINIFLAYICI
PİYASA GÖSTERGELERİ.
Artık (Residual) Pazarlıo ğ lu De ğ işkenlerin cari de ğ erleri ile öngörü de ğ erleri arasındaki fark artık (residual) olarak adlandırılmaktadır.
15. Ozon Paneli 18 Aralık 2014, ISTANBUL METEOROLOJİ GENEL MÜDÜRLÜĞÜ ARAŞTIRMA DAİRESİ BAŞKANLIĞI Klimatoloji Şube Müdürlüğü OZON ve İKLİM MODEL WEB GÖSTERİMİ.
Portföy Performansının Ölçülmesi
1 YAPAY SİNİR AĞLARI İLE TEKNİK ANALİZ YÖNTEMİNİN UYGULANABİLİRLİĞİNİN TEST EDİLMESİ Coşkun HAMZAÇEBİ M. Fatih BAYRAMOĞLU Arzu TAY.
Yapay sinir ağı, basit işlemci ünitelerinden oluşmuş, çok
YAPAY SİNİR AĞLARININ YAPISI VE TEMEL ELEMANLARI
Geriye Yayılım Algoritması (Back-Propagation Algorithm)
Çok Katmanlı Algılayıcı-ÇKA (Multi-Layer Perceptron)
Yapay Zeka Nadir Can KAVKAS
Çok Katmanlı Algılayıcı-ÇKA (Multi-Layer Perceptron)
Sunum transkripti:

ALTIN FİYATININ VE İŞLEM HACMİNİN TAHMİNİ Coşkun HAMZAÇEBİ Fatih M. BAYRAMOĞLU Emrullah DEMİRCİ

İçerik Altının yatırımcılar için önemi Yapay Sinir Ağları Uygulama Bulgular ve Değerlendirme Sonuç

Altının Önemi Yatırımcılar için dünyanın her yerinde aynı değere sahip bir yatırım aracıdır. Getiri potansiyeli yüksek bir yatırım aracıdır. Likidite gücü yüksektir (Yüksek Likidite: Değerinde ve kolayca paraya çevrilebilme). Dünyadaki birçok ülkede piyasası (borsası) bulunduğundan fiyatlar resmi olarak kontrol edilmektedir. Dünya genelinde anlık işlemlere konu olabilmektedir. (Türkiye’de İstanbul Altın Borsası) Dünya genelinde vadeli işlemlere konu olabilmektedir. (İzmir’de Vadeli İşlem ve Opsiyon Borsası)

Bir Altın Değerleme Ölçütü Olarak “ONS” “Ons”, uluslararası altın değer ölçütüdür ve 1 Ons Altın = 31.10 gram Saf Altın anlamına gelir. Ons Fiyatı Ons Fiyatı Kullanılarak, analizimizde Uluslararası bir ölçüt kullanılmıştır

Ocak 2008 – Mayıs 2010 Tarihleri Arasında Altının Aylık Ortalama ONS Fiyatı Grafiği

Ocak 2008 – Mayıs 2010 Tarihleri Arasında Altının Aylık Ortalama Getiri Grafiği

Altının Ortalama Dönemsel Getirileri (1) 6 Aylık 6.31% 1 Yıllık -1.34% 1,5 Yıllık 12.67% 2 Yıllık 30.22% 2.5 Yıllık (2010 Mayıs Sonu) 36.34% En Çok Kazanan 46.37% En Çok Kaybeden -16.36%

Altının Ortalama Dönemsel Getirileri (II) 2008 Yılı Getirisi -1.34% 2009 Yılı Getirisi 31.55% 2010 (Mayıs Sonu) Getirisi 6.12%

Yapay Sinir Ağları İnsan beyninin çalışma prensibini taklit eden YSA, tahmin amaçlı da kullanılan önemli bir araçtır. Tipik bir YSA, nöronlardan oluşan katmanların bileşimidir. Tahmin amaçlı en yaygın kullanılan YSA tipi, çok katmanlı algılayıcıdır. Çok katmanlı algılayıcı (ÇKA), dışarıdan verileri alan girdi katmanından, ağın çıktılarını dışarıya veren çıktı katmanından ve bu ikisi arasında genellikle bir ve bazen de daha fazla gizli katmandan meydana gelmektedir.

ÇKA Yapısı +1 +1 X1 H1 Y1 vij wjk Xn Hp Ym i=1,2,…,n j=1,2,…,p .. .. .. vij wjk Xn Hp Ym i=1,2,…,n j=1,2,…,p k=1,2,…,m Girdi Katmanı Gizli Katman Çıktı Katmanı

Tipik Bir Yapay Nöron 1 x1 b w1 Çıktı wn Aktivasyon fonksiyonu xn Girdi

Uygulama Çalışmada analiz edilen üç zaman serisi bulunmaktadır. Bu seriler; Altın ONS Fiyatının Gün İçi En Yüksek Değeri, Altın ONS Fiyatının Gün İçi En Düşük Değeri, ve İstanbul Altın Borsası Gün İçi Altın Alım Satım İşlem Hacmidir. Çalışmada kullanılan veri seti, 02/01/2008 ile 31/03/2010 yıllarını kapsamaktadır.

YSA ile Tahmin (I) YSA ile tahminde bulunurken her bir seri için k (k=1,…,3) dönem geçmiş gözlem değeri girdi olarak kullanılarak gün içi en düşük değer için üç; gün içi en yüksek değer için üç olmak üzere altı YSA modeli denenmiştir. Ayrıca, her iki serinin (k=1,…,3) olmak üzere gecikmeli değerlerinin girdi ve çıktı olarak kullanıldığı farklı üç YSA yapısı da denenmiştir. Kurulan dokuz modelde gizli nöron sayısı 2-10 arasında denenerek, en iyi değer belirlenmeye çalışılmıştır.

Geliştirilen Tek Çıktılı YSA Modellerinin Parametreleri Ölçülen Birim Altın ONS Güniçi Düşük Altın ONS Güniçi Yüksek Model No M1 M2 M3 M4 M5 M6 Girdi Katmanındaki Nöron Sayısı 1 2 3 Gizli Katman Sayısı Gizli Katmandaki Nöron Sayısı 8 9 7 6 Gizli Katmandaki Transfer Fonksiyonu Sig. Çıktı Katmanındaki Nöron Sayısı Çıktı Katmanındaki Transfer Fonksiyonu Öğrenme Algoritması LM Eğitim Aşaması İterasyon Sayısı 5,000

Geliştirilen İki Çıktılı YSA Modellerinin Parametreleri Ölçülen Birim Altın ONS Güniçi Düşük ve Yüksek Model No M7 M8 M9 Girdi Katmanındaki Nöron Sayısı 2 4 6 Gizli Katman Sayısı 1 Gizli Katmandaki Nöron Sayısı 8 9 Gizli Katmandaki Transfer Fonksiyonu Sig. Çıktı Katmanındaki Nöron Sayısı Çıktı Katmanındaki Transfer Fonksiyonu Öğrenme Algoritması LM Eğitim Aşaması İterasyon Sayısı 5,000

Performans Ölçütü Ortalama Mutlak Yüzde Hata (OMYH) Mean Absolute Percentage Error (MAPE)

Karşılaştırmalı Sonuçlar (I) Nöron Sayısı Performans Ölçütü Seri Modeller Girdi Çıktı MAPE (OMYH) Altın Düşük Model 1 1 0.4468 Model 2 2 0.4200 Model 3 3 0.4572 Altın Yüksek Model 4 0.4543 Model 5 0.4379 Model 6 0.4508

Karşılaştırmalı Sonuçlar (II) Nöron Sayısı Performans Ölçütü Seri Modeller Girdi Çıktı Düşük (MAPE) Yüksek (MAPE) Altın Düşük ve Yüksek Model 7 2 0.4367 0.4807 Model 8 4 0.5508 0.4318 Model 9 6 0.4043 0.4955

Sonuç Çalışmada, Altın Ons Fiyatlarının gün içinde alacağı en yüksek ve düşük değerlerin yapay sinir ağı modelleri ile tahmini amaçlanmıştır. Analiz sonucunda en başarılı sonuçların “iki gecikmeli (k=2)” modellerle elde edildiği görülmüştür. İlk olarak, sonuçlar istatistiki olarak anlamlıdır. Bu nedenle YSA’lar ile altın ons fiyatlarının tahmin edilmesi mümkündür. Yatırımcılar için daha güvenli bir liman olarak altın, YSA’lar ile öngörülerek yatırımcılara daha geçerli önerilerde bulunulabilinir.

Teşekkür Ederiz… Coşkun HAMZAÇEBİ İletişim İçin hamzacebi@ktu.edu.tr Fatih M. BAYRAMOĞLU Emrullah DEMİRCİ