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: 79
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
- En küçük kareler destek vektör makineleri ile Türkiye'nin uzun dönem elektrik tüketim tahmini ve modellemesi
Modeling and forecasting of Turkey's long term electricity consumption with least square support vector machines
FAZIL KAYTEZ
Doktora
Türkçe
2012
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. M. CENGİZ TAPLAMACIOĞLU
- InSAR ve makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak yüzey hareketlerinin zaman serileri ile modellenmesi: İstanbul Havalimanı örneği
Time series modeling of surface movements using InSAR and machine learning methods: The case study of Istanbul Airport
NUR YAĞMUR
Doktora
Türkçe
2023
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEBİYE MUSAOĞLU
PROF. DR. ERDAL ŞAFAK
- Tedarik zinciri yönetiminde yapay zeka tabanlı talep tahmini: Bir tekstil firmasında uygulama
Ai-based demand forecast in supply chain management: İmplementation in a textile company
BUSE CEREN AKBAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İşletmeAkdeniz ÜniversitesiUluslararası Ticaret ve Lojistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FAHRİYE MERDİVENCİ
- Short-term forecasting of wind power production using machine learning and deep learning methods
Makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemiyle kısa dönem rüzgar gücü üretim tahmini
FEYRUZ AKSOY
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMER USTA
- Pre-release forecasting of imdb movie ratings using multi-view data
Gösterime girmemiş filmlerin ımdb puanının farklı özellik kümeleri kullanılarak tahmin edilmesi
BEYZA ÇİZMECİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ