Geri Dön

The applied high-order spatial weight matrix gstarimax with principal component analysis for google trends data on gold price

Altın fiyatı üzerine google trends verileri için temel bileşen analiz ile uygulanan yüksek dereceli mekansal ağırlık matrisi gstarımax

  1. Tez No: 815164
  2. Yazar: FADHLUL MUBARAK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ŞÜKRÜ ACITAŞ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Uygulamalı İstatistik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 137

Özet

Bu çalışma, en iyi GSTARIMA modeline dayanarak çeşitli G20 ülkelerinde kayıp gözlemlerle altın fiyatları için öngörü yapmayı amaçlamaktadır. Kayıp gözlemler, son gözlemin ileriye taşınması (LOCF) ve hareketli ortalama düzeltme (MA) imputasyonu ile ele alınmıştır. İmputasyonlu sonuçlar daha sonra GSTARIMA modeli, temel bileşen analizi (PCA) ve Google Trend verilerinden türetilen kukla değişkenlerle birleştirilerek her bir ülkedeki altın fiyatlarını modellemek ve öngörmek için kullanılmıştır; böylece, tez çalışmasında 16 farklı model ele alınmıştır. Buna ek olarak, Google Trendleri verileri de GSTARIMA modelinde yüksek dereceli bir mekansal ağırlık matrisi oluşturmak için kullanılmıştır. Sekizinci mertebe, ülkeler arasındaki mesafeden oluşturulan en yüksek mertebedir. En küçük MAPE değerine dayanarak, gelecek 1 ayı öngörmek için PCA ve LOCF imputasyonlu GSTARIMA(1,0,0) modeli, gelecek 1 yılı öngörmek için MA imputasyonlu GSTARIMA(1,0,0) modeli ve gelecek 2 yılı öngörmek için PCA ve MA imputasyonlu GSTARIMA(1,0,0) modeli önerilmektedir. En iyi üç model, altın fiyatlarının gelecekte nispeten arttığını açıklamaktadır.

Özet (Çeviri)

This study aims to forecast gold prices with missing values in several G20 countries based on the best GSTARIMA model. Missing values have been handled by imputing last observation carried forward (LOCF) and moving average smoothing (MA). The results of the imputation then combined with the GSTARIMA model, principal component analysis (PCA), and dummy variables derived from Google Trends data to model and forecast gold prices in each country so 16 different models are considered in thesis study. In addition, Google Trends data also has been used to build a high-order spatial weight matrix on the GSTARIMA model. The eighth order is the highest order which is formed from the distance between countries. Based on the smallest MAPE value, the GSTARIMA model (1,0,0) with PCA and LOCF imputation is recommended for forecasting the next 1 month, the GSTARIMA model (1,0,0) with MA imputation for forecasting the next 1 year, and the GSTARIMA model (1,0,0) with PCA and MA imputation to forecast the next 2 years. The three best models explain that the gold prices in the future is relatively increasing.

Benzer Tezler

  1. Makina halılarının yapısal özellikleri ile mekanik etkiler karşısındaki davranış özellikleri üzerine bir araştırma

    The physics of woven carpets

    ÖMER BERK BERKALP

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Tekstil ve Tekstil Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Tekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMEL ÖNDER

  2. Gezgin haberleşme sistemleri için yalın zamanlama algoritması

    Lean scheduling algorithm for wireless communication

    MEHMET İZZET SAĞLAM

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MESUT KARTAL

  3. Mekânsal büyük veri analizi

    Spatial big data analysis

    MERAL ÖNDER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Ekonometriİnönü Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATMA ZEREN

  4. CBS ve uzaktan algılama ile taşkın duyarlılık analizi; Batı Karadeniz örneği

    Flood susceptibility analysis with GIS and remote sensing; the case of the West Black sea

    CEYDA MIZRAKLI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FİLİZ BEKTAŞ BALÇIK

  5. Mekansal analiz teknikleri ile çok kriterli karar verme yaklaşımı kullanılarak raylı sistem güzergah analizi

    Rail system route analysis using multi criteria decision making with spatial analysis techniques

    BERNA ÇALIŞKAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ OSMAN ATAHAN