Geri Dön

Destek vektör makineleri ile fiyat tahminleri ve kuyumculuk sektöründe bir uygulama

Price forecasting with support vector machines and an application in jewelery sector

  1. Tez No: 316459
  2. Yazar: MÜNEVVER ELMAS
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ŞAKİR ESNAF
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Altın, Fiyat tahmini, Yapay sinir ağları, Gold, Price ferecasting, Artificial neural networks
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Geçmişte para olarak kullanılan altın, günümüzde yatırım amaçlı olarak kullanılmasının yanında merkez bankaları tarafından rezerv amaçlı olarakta kullanılmaktadır. Bunun dışında sahip olduğu fiziksel ve kimyasal özellikler sebebi ile kuyumculuk sektöründen ilaç sektörüne kadar birçok farklı sektörde kullanılmaktadır. Bu sebeplerden dolayı altın fiyatlarının tahmini gün geçtikçe önem kazanmaktadır.Bu çalışmada altın fiyatları gümüş, paladyum, platin, dow jones endeksi ve dolar fiyatları ile tahmine edilmiştir. Bu tahmin destek vektör makineleri(destek vektör makinelerinde regresyon ve destek vektör makinelerinde regresyon için ardışık minimal optimizasyon algoritması), çoklu regresyon ve yapay sinir ağları ile gerçekleştirilmiştir. Hata performans kriterleri kullanılarak en iyi model belirlenmiştir.Daha sonra, altın fiyatlarının zaman gecikmeli tahmini yapılmıştır. Bu tahmin destek vektör makineleri(destek vektör makinelerinde regresyon ve destek vektör makinelerinde regresyon için ardışık minimal optimizasyon algoritması), çoklu regresyon ve yapay sinir ağları ile gerçekleştirilmiştir. Hata performans kriterleri kullanılarak en iyi model belirlenmiştir.Yapılan tahminlerde elde edilen en iyi modeller karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak, en iyi model ve yöntem belirlenmiştir.

Özet (Çeviri)

The Gold that was used as money in the past, is used for the reserve by central banks.in addition to being used for the investment, today. Furthermore, due to its physical and chemical properties, it is used in many different sectors such as jewelry and pharmaceutical sectors. Because of these, the price forecast of gold is getting more important day by day.In this study, the gold prices have been estimated by dow Jones index and USD, silver, palladium, platinum prices. This forecast was practiced by support vector machines (support vector machines regression and sequential minimal optimization algorithm for support vector machines regression), artificial neural networks and multiple regression. The best model was determined by using the error performance criterias.After all, the time-delayed gold price forecasting were practiced. This forecast was performed by support vector machines (support vector machines regression and sequential minimal optimization algorithm for support vector machines regression), artificial neural networks and multiple regression. The best model was determined by using the error performance criterias.The best models in the forecasts have been compared. As a result, the best model and method were determined.

Benzer Tezler

  1. Prediction of cryptocurrency states with artificial neural networks and support vector machines

    Yapay sinir ağları ve destek vektör makineleri ile kripto para durumlarının tahmini

    HAITHAM NADHIM MOHAMMED

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    İstatistikVan Yüzüncü Yıl Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ YILDIRIM DEMİR

  2. Electrical load demand forecasting application using support vector machines

    Destek vektör makineleri ile elektriksel yük talep tahmini uygulaması

    DİLARA DEMREN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BELGİN TÜRKAY

  3. Hisse senedi fiyatlarının makine öğrenmesi yöntemleri ve derin öğrenme algoritmaları ile tahmini

    Estimations of opening and closing stock prices through machine learning methods and deep learning algorithms

    UĞUR DEMİREL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İşletmeGümüşhane Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HANDAN ÇAM

    DR. ÖĞR. ÜYESİ RAMAZAN ÜNLÜ

  4. Veri madenciliği teknikleri ile Borsa İstanbul pay piyasası pazarlarında fiyat hareketlerinin tahmini

    Predicting of stock price movements with data mining techniques on Borsa Istanbul equity markets

    EFE GÖKAKIN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İşletmeUşak Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NEZİH TAYYAR

  5. Cam sektöründe talep tahmin yöntemlerinin uygulanması ve değerlendirilmesi

    Application and assessment of the demand forecasting methods in the glass sector

    NESLİHAN DEMİRCİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MURAT BASKAK