The 2018 forecasting of OPEC oil price by using time series model
Zaman serileri modeli kullanarak OPEC petrol fiyatının 2018 yılı tahmini
- Tez No: 482587
- Danışmanlar: PROF. DR. FEVZİ ERDOĞAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yüzüncü Yıl Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Tez, Ocak 2005'den Şubat 2017'ye kadar OPEC Ülkesi için OPEC Ham Petrol Fiyatının aylık verilerinin doğruluğunu çalışmayı ve analiz etmeyi amaçlamıştır. Paranın istikrarında ve gelişmiş ve gelişen ülkelerin ekonomik istikrarında en önemli role sahip olduğu için bu çalışma yapılmıştır. Bu çalışmada önümüzdeki iki yılı tahmin etmek için ARIMA modelleri kullanılmıştır (Mart 2017'den Aralık 2018'e kadar olan dönem). Sonraki tahminden önce petrol fiyatıyla karşılaştırmalı olarak araştırılan bağımlı parametreler için ARIMA modellerinin seçilmesi için Akaike Bilgi kriteri (AIC) ve Bayes Bilgi Kriteri (BIC) artık varyansı kullanılmıştır. Tez, fiyat için aylık zaman serilerinin istikrarlı olmadığı ve Ocak 2005'den sonra paranın enflasyonu sebebiyle bir trendi olduğunu bulmuştur ve serileri sabit zaman serilerine değiştirmek gerekmiştir, böylece, gelecek dönem tahmini için en yetkin modelleri edinmiştir. Tez ARIMA modelini kullanarak para arzı için gelecek aylık verilerini tahmin etmiştir.
Özet (Çeviri)
This thesis aims to study and analyse the monthly data of OPEC crude oil prices from January 2005 to February 2017 in order to find and apply a method that can forecast oil prices for the following years. This is important because oil prices play a significant role in the stationary power of money, which in turn affects the economic stabilities of both the developed and growing countries. In this study ARIMA models were used to forecasting the coming two years (the period from March 2017 till December 2018). The Akaike Information Criterion (AIC) and Bayesian Information Criterion (BIC) residual variances were used to select the appropriate ARIMA model for the dependent parameters investigated, in comparison with the oil prices before subsequent forecasting. The thesis attained that the monthly time series for the price is non-stationary and it has a trend, which is mostly due to the global inflation of money that took place after January 2005. Before any analysis was made, some modifications (differentiation) were applied to the series to turn them into stationary time series, after which the most competent models for the forecasting could be deduced. The thesis forecasted for the future monthly data for money supply using the model ARIMA.
Benzer Tezler
- Estimate the yield curve for sovereign bonds in Turkey and forecasting Turkish economy from the shape of yield curve (2005 - 2018)
Türkiye hazine kağıtlarının verim eğrisini tahmin etmek ve Türkiye ekonomisini verim eğrisi üzerinden öngörmek (2005 - 2018)
TEOMAN SAMET TEMUÇİN
Doktora
İngilizce
2019
BankacılıkKadir Has ÜniversitesiYönetim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURHAN DAVUTYAN
YRD. DOÇ. DR. SABRİ ARHAN ERTAN
- Comparison of the spare part demand forecasting models in automotive industry
Otomotiv sektöründe yedek parça talep tahmin modellerinin karşılaştırılması
ÇAĞATAY ÇİFTÇİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilim ve TeknolojiBahçeşehir ÜniversitesiYapay Zeka Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TAMER UÇAR
- Muş ili güneş enerjisi potansiyelinin makine öğrenmesi ile tahmini
Forecasting the solar energy potential of Muş province with machine learning
İREM FATMA ŞENER
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
EnerjiMuş Alparslan ÜniversitesiNükleer Enerji ve Enerji Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İHSAN TUĞAL
- Bir otomotiv sektörü işletmesinde yedek parça talep tahmin analizi
An analysis of spare parts demand forecasting in the automotive sector company
İLKNUR CORE
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBursa Uludağ ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. MEHMET AKANSEL
- GM (1,1) modelleri kullanılarak Türkiye nüfusunun tahmin edilmesi
Forecasting the population of Türkiye using GM (1,1) models
MUHAMMET MESUT ERTİLAV
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
DemografiBurdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMET BURAK KILIÇ