Future price index of farm products based on climate factors
İklim faktörlerine dayalı tarım ürünleri vadeli fiyat endeksi
- Tez No: 877864
- Danışmanlar: PROF. DR. ERKAN ERDİL, PROF. DR. ŞAHAP KASIRGA YILDIRAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Maliye, Matematik, Ziraat, Finance, Mathematics, Agriculture
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Uygulamalı Matematik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Finansal Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 129
Özet
İklim koşullarının tarım ürün hasılatına, dolayısıyla tarım ürünü fiyatlarına büyük bir etkisi bulunmaktadır. Bu tez, en çok alım-satım yapılan ürünler olan Buğday, Arpa ve Mısır üzerine, en yüksek üretimin yapıldığı yerler olan Konya, Yozgat, Polatli, Adana ve Urfa'daki en önemli iklim koşulları sayılabilecek, European Center for Medium-Range Weather Forecast'ten (ECMWF) alınan toplam yağış ve çiğ oluşma derecesi seviyelerinin etkisini, akıllı, makine öğrenmesi yöntemi olan topluluk öğrenmesini kullanarak fiyat tahminlemesinde bulunmakta ve basit regresyon modeli fiyat tahmin sonuçları ile karşılaştırmaktadır. Bu tahminler vadeli emtia piyasalarındaki vadeli fiyatların belirlenmesine yardımcı olacak ve ardından uzlaşılan gün sonu vadeli fiyatlar üzerinden, endeks oluşturanlar tarafından karar verilecek ağırlıklar uygulanarak istenilen vadeli fiyat endeksi kurulabilecektir. Bu çalışma ayrıca, istatistiksel anlamlılığı düşük olan veri setinde yani başarılı bir basit regresyonun metodolojisinin uygulanmasının zor olduğu durumlarda dahi topluluk öğrenmesi yönteminin vadeli fiyat tahminlemesinde kullanılabileceğini teyit etmektedir. Diğer taraftan, enflasyon ve kur dalgalanmalarının yüksek olduğu durumlarda tahminler kabul edilebilir sınırların üzerinde sapmalar göstereceğinden bu belgede çalışılan modelin stabil ekonomiler için daha uygun olduğuna inanılmaktadır. Bu tez, üreticilere üretim tercihleri yönünden, politika yapıcılara üretim planlaması, sigorta şirketlerine risk haritalandırmaları yönünden ve finansal enstrüman alım satımcılarına makul fiyatlandırma yapmaları ve böylelikle emtia piyasasındaki dalgalanmanın önüne geçilmesi yönünden önemli ipuçları sunmaktadır. Nihayetinde tüm tez çıktılarının sürdürülebilir tarım üretiminin korunması amacına hizmet etmesi beklenmektedir.
Özet (Çeviri)
Climate conditions have a big impact on the yield of farm products, hence the prices. This thesis makes price prediction of majorly traded grains, Wheat, Barley and Corn, based on major climate conditions, total precipitation and dew point, levels of which are taken from European Centre for Medium-Range Weather Forecast (ECMWF) database of Konya, Polatli, Yozgat, Adana and Urfa where major production is held, by using a smart, machine learning method of ensemble training and compares with the price prediction results retrieved by simple regression method. These predictions would help future prices in futures commodity markets to be determined and any desired future price index can then be retrieved through these settled end of day future prices, by applying weights decided by index structurers. The study also confirms that ensemble training method could be used for future price prediction even when the statistic significance of data is low, therefore a successful simple regression optimization methodology is hard to apply. On the other hand, high volatile inflation rate and exchange rate would lead the predictions to deviate outside the accepted limits so the model studied in this paper is believed to be a better fit in stabilized economies. This thesis study offers important clues for producers for their production preferences, policy makers to build production planning, insurance companies to make climate risk mappings and financial instrument traders to make reasonable pricing so to prevent volatility in commodity market. Finally, all thesis study outputs are expected to serve the purpose of maintaining a sustainable agricultural production.
Benzer Tezler
- Türkiye kökenli aspir tohum yağlarının transesterifikasyonu ve dizel yakıt alternatifi olarak değerlendirilmesi
Transesterification of safflower seed oil of Turkish origin and its evaluation as a diesel fuel alternative
ASLI IŞIĞIGÜR
- Predicting stock returns with macroeconomic indicators, & Google svi & news sentiment
Makroekonomik göstergeler & Google arama endeksi & haber duyarlılığı ile hisse senedi getiri tahmini
ZEKERİYA BİLDİK
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OKTAY TAŞ
- Derin sinir ağları ile çok değişkenli hisse fiyatı tahmini
Multivariable stock price forecasting with deep neural networks
SELİM SERİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İstatistikYıldız Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLDER KEMALBAY
- Makroekonomik faktörlerin İstanbul Menkul Kıymetler Borsası ulusal-100 endeksi ve volatilitesi üzerindeki etkilerinini incelenmesi (1997-2006)
The investigation of effects of macroeconomic factors on İstanbul Stock Exchange national-100 index and index volatility (1997-2006)
BEYAMİL ÖZTÜRK
- Ekonomik ve politik riskin işsizlik üzerindeki etkisi: Türkiye için zaman serisi analizi
Economic and political risk impact on unemployment: Time series analysis for Turkey
ONUR YAĞIŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
EkonomiÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURCU KILINÇ SAVRUL