ARPS Düşüş Eğrisi Modelinden Genişletilen Çok Değişkenli Doğrusal Olmayan Model ile Altın Fiyatlarının Analiz Edilmesi
Dosyalar
Tarih
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Erişim Hakkı
Özet
Bu çalışmada, ARPS düşüş eğrisi modelinden genişletilen KNEA algoritmasıkullanılarak altın fiyatları tahminlenmiştir. Petrol üretim miktarlarıtahminlemesinde kullanılan ARPS düşüş eğrileri, üretim kapasitesi ve onu etkileyenfaktörler arasındaki doğrusal olmayan ilişkiyi ortaya koyması, KNEA sayesinde girişverilerini doğrusal olmayan kombinasyonda sağlaması ile zaman serisindekikaçınılmaz (aşırı küçük veya büyük) eksiklikler tahmin edilebilir. Analiz için 04.01.2010ile 14.12.2015 tarihleri arasındaki altın, gümüş, platin, paladyum, BrentPetrol, doğalgaz, 5, 10 ve 30 yıllık bono, S&P500, Nasdaq, DowJones, FTSE100, DAX, CAC40, SMI, NIKKEI, HANH, SEND ve Avro/Dolar verilerineodaklanılmıştır. Toplamda 1447 adet veriden, test amaçlı 10 günlük 2015 Aralıkayı verilerinin tahminlemesinde Mutlak Ortalama Sapması 6.926, Ortalama KareHatası 66.348, Kök Ortalama Kareler Hatası 8.145 ve Mutlak Ortalama YüzdeHatası ise 0.65 bulunmuştur.
In this study, gold prices are estimated by using KNEA algorithm, whichis extended from ARPS decline curve model. ARPS decline curves that are used inpredicting oil production quantities providesa good indication of the nonlinear relationship between production capacity andinfluencing factors, KNEA provides input data in non-linear combination, andinevitable (extreme small or large) deficiencies in time series can beestimated. The study focused on gold, silver, platinum, palladium, Brent Petrol, Natural Gas, 5, 10 and 30-year bonds, S&P500, Nasdaq, DowJones, FTSE100, DAX, CAC40, SMI, NIKKEI, HANH, SEND and Euro/Dollar data between January 4, 2010 and December 14, 2015 for analysis. For testing, 10 days of the 2015December data were calculated as Mean Absolute Deviation 6.926, Mean SquareError 66.348, Root Mean Square Error 8.145 and Mean Absolute Percentage Error0.65 from the 1447 days in total data.










