Geri Dön

Comparison of statistical and machine learning methods for prediction LME metal prices

İstatı̇stı̇ksel ve makı̇ne öğrenmesı̇nı̇n karşılaştırılması LME metal fı̇yatlarını tahmı̇n yöntemlerı̇

  1. Tez No: 937328
  2. Yazar: İBRAHİM TÜFEKCİ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ZEHRA AKDENİZ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Matematik, İstatistik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Mathematics, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Piri Reis Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Hesaplamalı Bilim ve Mühendislik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 72

Özet

Bu çalışma, Covid-19 salgınının ardından dünya genelindeki günlük çinko fiyatlarının ve küresel finansal çinko piyasaları üzerindeki etkisinin kapsamlı bir analizini sunmayı amaçlamaktadır. Orijinal çinko fiyatlarına ARIMA modellemesi uygulayarak, karmaşık dinamikler hakkında değerli bilgiler elde edilmiştir. Sonuçlara göre, ARIMA durağan verilere uyum sağlamaya çalışırken diğer modellere göre daha verimli çalışmaktadır. Bu çalışmada, finansal piyasaların değerlendirilmesinde salgınla ilgili faktörlere ilişkin mevcut bilgi birikimine önemli bir katkı sağlamış olup sonuçlarının bir sonucu olarak bu tür faktörlerin LME piyasalarında değerlendirilmesine entegre edilmesi ihtiyacını güçlü bir şekilde vurgulamıştır. Ayrıca, kaos teorisi ile etkileşimi göstermek için LME çinko verilerine kaotik zaman serisi analizi uygulanmıştır.

Özet (Çeviri)

It is intended to provide a comprehensive analysis of the daily zinc prices around the world in the wake of the Covid-19 pandemic and the impact it has had on global financial zinc markets. Through the implementation of ARIMA modelling on the original zinc prices, we have gained valuable insights into the complex dynamics. According to the results, ARIMA works efficiently when attempting to fit the stationary data than the other models. This study has provided an important contribution to the existing body of knowledge regarding pandemic-related factors in financial markets assessment and strongly highlights the need to integrate such factors into the assessment of these markets as a result of the results of this study. We also apply chaotic time series analysis to the LME zinc data to demonstrate the interaction with chaos theory.

Benzer Tezler

  1. Prediction of death on international stroke trial dataset with the comparison of different statistical methods

    International stroke trial veri setindeki ölüm tahmininin farklı istatistiksel yöntemlerle kıyaslanması

    ALPER UMUT TOSUN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    BiyoistatistikYıldız Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FİLİZ KARAMAN

  2. Yazılım projelerinde iş gücü tahmini için makine öğrenmesi yöntemlerinin karşılaştırılması

    Comparison of machine learning methods for software project effort estimation

    VEHBİ YURDAKURBAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAKUHİ NADİA ERDOĞAN

  3. Bir liman işletmesi için kapasite yeterlilik analizi

    Capacity availability analysis for a seaport company

    HANDE GÜZEY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBursa Uludağ Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET AKANSEL

  4. Tüketici kredi risklerinin, meta-sezgisel yaklaşımlar ileiyileştirilmiş rastgele ormanlar yöntemi aracılığıyla değerlendirilmesi

    Assessment of consumer credit risk via random forests method improved with a combined meta-heuristic approach

    HAZAR ALTINBAŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İşletmeDokuz Eylül Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÖKTUĞ CENK AKKAYA

  5. Makine öğrenmesinde değişken seçim yöntemlerinin karşılaştırılması: Ev enerjisi tüketim tahmini

    Comparison of variable selection in machine learning methods: Household energy consumption estimation

    NURİ BERK URAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İstatistikHacettepe Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MERAL ÇETİN