Geri Dön

Önkestirim amaçlı kullanılan farklı yöntemlerin karşılaştırılması: Kripto paralar üzerine bir uygulama

Comparison of different methods used to forecast: An application on cryptocurrencies

  1. Tez No: 689939
  2. Yazar: NEFİSE FERMANCI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SİNAN SARAÇLI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Zaman serileri, Bütünleşik otoregresif hareketli ortalama, Yapay sinir ağları, ATA metodu, Time series, Autoregressive integrated moving average, Artificial neural network, ATA method
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Afyon Kocatepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmada saatlik ve günlük Bitcoin, Litecoin ve Ethereum kripto para birimlerine ait veri setleri kullanılarak, zaman serileri analizinde son yıllarda önemi gittikçe artan Bütünleşik Otoregresif Hareketli Ortalama (ARIMA), Yapay Sinir Ağları (YSA) ve ATA metotları yardımı ile önkestirimler yapılarak elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Gerçek değerlere en yakın sonuç veren modeli belirlemede Hata Kareler Ortalaması (HKO) değerleri dikkate alınarak modeller karşılaştırılmıştır. Yapılan analiz sonuçlarında sırası ile ATA, YSA ve ARIMA modellerden elde edilen sonuçların gerçeğe en yakın ve bu metotlara ait HKO değerlerinin sırası ile en küçük olduğu gözlemlenmiştir. Çalışmadan elde edilen ayrıntılı sonuçlar ilgili şekil ve çizelgelerde verilmiştir.

Özet (Çeviri)

In this study, using datasets of hourly and daily Bitcoin, Litecoin and Ethereum cryptocurrencies, forecasting values are obtained with the help of Integrated Autoregressive Moving Average (ARIMA), Artificial Neural Networks (ANN) and ATA methods, which have become increasingly important in time series analysis in recent years. results were compared. In determining the model that gives the closest result to the real values, the mean squares of error (MSE) values are taken into account, and the models are compared. In the analysis results, it was observed that the results obtained from the ATA, ANN and ARIMA models were the closest to the actual and the MSE values of these methods were the smallest, respectively. Detailed results obtained from the study are given in the relevant figures and tables.

Benzer Tezler

  1. Yeraltı suyu araştırmaları ve sondajı

    Groundwater surveys and drilling

    TEVFİK UĞURLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Jeofizik MühendisliğiSüleyman Demirel Üniversitesi

    Jeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZÜHEYR KAMACI

  2. A radiogenomics-based approach to clinical decision making

    Klinik karar vermede radyogenomik tabanlı bir yaklaşım

    MERVE KAŞIKCI ÇAVDAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    BiyoistatistikHacettepe Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERDEM KARABULUT

    DOÇ. DR. ERDAL COŞGUN

  3. Data-driven prediction of lighting energy consumption in tertiary buildings using machine learning

    Hizmet sektörü binalarında aydınlatma enerji tüketiminin makine öğrenmesi ile veri odaklı tahmini

    AGSHIN RZAZADE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ LALE ERDEM ATILGAN

  4. A feedback star identification algorithm via regularized pattern recognition using a unique feature extraction

    Özgün öznitelikler ile regülarizasyon ve örüntü tanıma tabanlı geri bildirimli yıldız tanıma algoritması

    ERDEM ONUR ÖZYURT

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİM RÜSTEM ASLAN